Introduire des algorithmes d'apprentissage non supervisé couramment utilisés

L'apprentissage non supervisé est une méthode d'apprentissage automatique qui n'utilise pas d'exemples étiquetés et vise à découvrir des modèles ou des structures dans les données. L'algorithme ne reçoit que des données d'entrée et découvre lui-même la structure des données.

1. Algorithme de clustering

Cet algorithme est utilisé pour regrouper les échantillons en clusters en fonction de leur similarité. L'objectif du clustering est de diviser les données en groupes de telle sorte que les exemples de chaque groupe présentent une grande similitude.

Il existe de nombreuses méthodes de clustering, notamment les méthodes basées sur le centroïde, les méthodes basées sur la densité et les méthodes hiérarchiques. Les méthodes basées sur les centroïdes, telles que les k-means, partitionnent les données en K clusters, où chaque cluster est défini par un centroïde (c'est-à-dire un exemple représentatif). Les méthodes basées sur la densité, telles que DBSCAN, partitionnent les données en clusters en fonction de la densité des exemples. Les méthodes hiérarchiques, telles que le clustering agglomératif, construisent une structure hiérarchique de clusters dans laquelle chaque exemple est initialement considéré comme son propre cluster, puis les clusters sont fusionnés en fonction de leur similarité.

2. Algorithme de réduction de dimensionnalité

L'algorithme de réduction de dimensionnalité est une technique utilisée pour réduire le nombre de caractéristiques dans un ensemble de données. Son objectif est de réduire la complexité des données et d'éviter le surajustement tout en conservant autant d'informations que possible. En apprentissage automatique, les algorithmes de réduction de dimensionnalité sont souvent utilisés pour améliorer les performances des algorithmes d'apprentissage. En outre, il peut également être utilisé pour la visualisation de données, en réduisant le nombre de dimensions et en mappant les données dans un espace de dimension inférieure, ce qui rend les données plus faciles à gérer et à dessiner.

Il existe de nombreuses méthodes de réduction de dimensionnalité, notamment les méthodes linéaires et les méthodes non linéaires. Les méthodes linéaires incluent des techniques telles que l'analyse en composantes principales (ACP) et l'analyse discriminante linéaire (LDA), qui trouvent des combinaisons linéaires de caractéristiques qui capturent la plus grande variance dans les données. Les méthodes non linéaires incluent des techniques telles que t-SNE et ISOMAP, qui préservent la structure locale des données.

En plus des méthodes linéaires et non linéaires, il existe également des méthodes de sélection de caractéristiques (sélection d'un sous-ensemble des caractéristiques les plus importantes) et des méthodes d'extraction de caractéristiques (transformation des données dans un nouvel espace avec moins de dimensions).

3. Détection d'anomalies

Il s'agit d'un type d'apprentissage non supervisé qui consiste à identifier des exemples inhabituels ou inattendus par rapport au reste des données. Les algorithmes de détection d’anomalies sont souvent utilisés pour détecter des fraudes ou identifier des équipements défectueux. Il existe de nombreuses méthodes de détection des anomalies, notamment les méthodes statistiques, les méthodes basées sur la distance et les méthodes basées sur la densité. Les méthodes statistiques impliquent le calcul des propriétés statistiques des données, telles que les moyennes et les écarts types, et l'identification des exemples qui se situent en dehors de plages spécifiques. Les méthodes basées sur la distance consistent à calculer la distance entre un exemple et une grande partie des données et à identifier les exemples trop éloignés. Les méthodes basées sur la densité impliquent d'identifier des exemples dans des zones de faible densité des données

4. Auto-encodeurs

Un auto-encodeur est un type de réseau neuronal utilisé pour la réduction de dimensionnalité. Il fonctionne en codant les données d'entrée dans une représentation de faible dimension, puis en les décodant dans l'espace d'origine. Les auto-encodeurs sont couramment utilisés pour des tâches telles que la compression des données, le débruitage et la détection d'anomalies. Ils sont particulièrement utiles pour les ensembles de données de grande dimension et comportant un grand nombre de fonctionnalités, car ils peuvent apprendre des représentations de faible dimension des données qui capturent les caractéristiques les plus importantes.

5. Modèles génératifs

Ces algorithmes sont utilisés pour apprendre la distribution des données et générer de nouveaux exemples similaires aux données d'entraînement. Certains modèles génératifs populaires incluent les réseaux contradictoires génératifs (GAN) et les auto-encodeurs variationnels (VAE). Les modèles génératifs ont de nombreuses applications, notamment la génération de données, la génération d'images et la modélisation du langage. Ils sont également utilisés pour des tâches telles que le transfert de style et la super-résolution d’image.

6. Apprentissage des règles d'association

Cet algorithme est utilisé pour découvrir les relations entre les variables dans un ensemble de données. Il est souvent utilisé dans l’analyse du panier d’achat pour identifier les articles fréquemment achetés. Un algorithme d’apprentissage de règles d’association populaire est l’algorithme Apriori.

7. Carte auto-organisée (SOM)

La carte auto-organisée (SOM) est une architecture de réseau neuronal utilisée pour la visualisation et l'apprentissage des fonctionnalités. Il s’agit d’un algorithme d’apprentissage non supervisé qui peut être utilisé pour découvrir des structures dans des données de grande dimension. SOM est couramment utilisé pour des tâches telles que la visualisation des données, le clustering et la détection d'anomalies. Ils sont particulièrement utiles pour visualiser des données de grande dimension dans un espace bidimensionnel, car ils peuvent révéler des modèles et des relations qui peuvent ne pas être apparents dans les données d'origine.

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