Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé ?
L’apprentissage non supervisé s’oppose à l’apprentissage supervisé. Contrairement à ce dernier, cette méthode de Machine learning ne cherche pas à prédire une variable en particulier, mais à comprendre la structure sous-jacente des données. L’apprentissage non supervisé utilise des données non étiquetées dans le but de découvrir des points communs à ces informations. On distingue deux sous-catégories dans l’apprentissage supervisé :
- Le Clustering permet d’identifier des groupes ayant des caractéristiques semblables.
Exemple : regrouper des clients qui ont les même habitudes d’achats
- L’Association permet de découvrir des règles qui s’appliquent à une grande partie de vos données.
Exemple : Faire de la recommandation de produit (Si un utilisateur aime ce produit, il aimera surement aussi celui-ci)
Quelles sont les applications de l’apprentissage non supervisé ?
Les algorithmes d’apprentissage non supervisé peuvent représenter un avantage majeur pour l’entreprise.
Tout d’abord, les données peuvent être analysées et regroupées en ensembles d’informations organisés sans étiquetage préalable, ce qui donne aux entreprises de nouvelles sources d’informations auxquelles elle n’avait pas accès avant. Ainsi, ces algorithmes peuvent aider à identifier un tout nouveau profil d’utilisateur, ou à identifier des plus précisement les appétences d’achats de vos utilisateurs.
L’apprentissage non supervisé vous permet de mieux comprendre votre base utilisateurs et de savoir comment l’adresser de la meilleure des façons, ce qui signifie que vous pouvez lui offrir une meilleure expérience client dans son ensemble.
Quels sont les algorithmes de l’apprentissage non supervisé les plus utilisés ?
Il existe de nombreux algorithmes permettant de faire de l’apprentissage non supervisé. Les plus utilisés sont :
- K-means : Le clustering k-means est une méthode de quantification vectorielle qui vise à regrouper n observations en k clusters dans lesquels chaque observation se retrouve associée au cluster ayant la distance la plus faible d’elle.
- Classification Ascendante Hiérarchique : Le principe de la CAH est de rassembler des individus selon un critère de ressemblance défini au préalable qui s’exprimera sous la forme d’une matrice de distances, exprimant la distance existant entre chaque individu pris deux à deux.
La librairie scikit-learn possède tous les outils pour utiliser ces algorithmes.
