Différence Entre L'apprentissage Supervisé Et Non Supervisé

2024 Auteur: Mildred Bawerman | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-16 08:38

Apprentissage supervisé vs non supervisé

Les termes tels que l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont utilisés dans le contexte de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle qui gagnent en importance au fil des jours. L'apprentissage automatique, pour le profane, consiste en des algorithmes basés sur les données et permettant à une machine d'apprendre à l'aide d'exemples. Il existe deux types d'apprentissage; à savoir, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé qui confondent les élèves car il existe de nombreuses similitudes entre les deux. Cependant, malgré le chevauchement, certaines différences seront mises en évidence dans cet article.

Dans les années à venir, nous assisterons probablement à une augmentation du développement de l'apprentissage automatique pour faciliter et accélérer la résolution des problèmes commerciaux. L'embauche d'employés pour s'attaquer à des problèmes d'entreprise simples deviendrait obsolète en utilisant les concepts d'apprentissage supervisé et non supervisé.

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé?

Il s'agit d'un type d'apprentissage où l'apprentissage automatique a lieu à l'aide d'entrées d'utilisateurs. Une grande partie de la recherche dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle jusqu'à présent s'est concentrée sur l'apprentissage supervisé. Par exemple, le dossier spam de votre e-mail est rempli de mails parfois même importants qui y sont envoyés involontairement. Le système fonctionne sur la base de l'apprentissage automatique qui notifie un algorithme relatif à l'analyse du spam. Le système utilise les informations pour filtrer les messages et les envoyer dans le dossier spam, ce qui réduit les faux positifs. Dans un moteur de recherche, l'algorithme fonctionne sur la base du lien sur lequel vous avez cliqué en premier lorsqu'il ouvre les résultats de la recherche. Cela conduit à des améliorations dans les résultats de recherche pour un utilisateur. Cependant, l'apprentissage supervisé présente certains inconvénients car la machine a une vague idée de ce qui est bien et de ce qui ne va pas. Cette rétroaction humaine limite souvent l'utilisation future de l'apprentissage supervisé.

Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé?

Nous vivons à une époque où nous recherchons en permanence de meilleures performances des machines, qu'il s'agisse de données CCTV, de données GPS, de données de transaction en ligne, de données de numérisation de machine, de données de numérisation de sécurité, etc. Les organisations et les gouvernements veulent des machines qui n'ont pas besoin ou n'ont pas besoin de données supervisées de la part des humains pour obtenir de meilleurs résultats. Cela nécessite bien sûr un effort beaucoup plus important dans le sens de l'automatisation, et bien qu'il soit peu probable que l'apprentissage non supervisé remplace l'apprentissage supervisé dans un avenir proche, les approches hybrides sont susceptibles d'émerger dans un proche avenir qui seront plus rapides et plus efficace que les résultats que nous obtenons actuellement grâce à l’apprentissage supervisé.

Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé?

• L'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont deux approches différentes pour travailler pour une meilleure automatisation ou une meilleure intelligence artificielle.

• Dans l'apprentissage supervisé, il y a une rétroaction humaine pour une meilleure automatisation alors que dans l'apprentissage non supervisé, la machine devrait apporter de meilleures performances sans intervention humaine.

• Les approches hybrides sont des solutions plus probables dans un avenir proche qui utilisent à la fois l'apprentissage supervisé et non supervisé.