L’apprentissage supervisé et non supervisé sont les deux techniques d’apprentissage automatique. Mais les deux techniques sont utilisées dans différents scénarios et avec différents ensembles de données. Vous trouverez ci-dessous l'explication des deux méthodes d'apprentissage ainsi que leur tableau de différences.
Apprentissage automatique supervisé :
L'apprentissage supervisé est une méthode d'apprentissage automatique dans laquelle les modèles sont formés à l'aide de données étiquetées. Dans l'apprentissage supervisé, les modèles doivent trouver la fonction de mappage pour mapper la variable d'entrée (X) avec la variable de sortie (Y).
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L'apprentissage supervisé nécessite une supervision pour entraîner le modèle, ce qui est similaire à celui où un élève apprend des choses en présence d'un enseignant. L’apprentissage supervisé peut être utilisé pour deux types de problèmes : Classification et Régression .
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Exemple: Supposons que nous ayons une image de différents types de fruits. La tâche de notre modèle d'apprentissage supervisé est d'identifier les fruits et de les classer en conséquence. Ainsi, pour identifier l'image dans l'apprentissage supervisé, nous donnerons les données d'entrée ainsi que les sorties pour cela, ce qui signifie que nous entraînerons le modèle en fonction de la forme, de la taille, de la couleur et du goût de chaque fruit. Une fois la formation terminée, nous testerons le modèle en donnant le nouvel ensemble de fruits. Le modèle identifiera le fruit et prédira le résultat à l’aide d’un algorithme approprié.
Apprentissage automatique non supervisé :
L'apprentissage non supervisé est une autre méthode d'apprentissage automatique dans laquelle des modèles sont déduits des données d'entrée non étiquetées. Le but de l’apprentissage non supervisé est de trouver la structure et les modèles à partir des données d’entrée. L'apprentissage non supervisé ne nécessite aucune supervision. Au lieu de cela, il trouve lui-même des modèles à partir des données.
Apprendre encore plus Apprentissage automatique non supervisé
L’apprentissage non supervisé peut être utilisé pour deux types de problèmes : Regroupement et Association .
Exemple: Pour comprendre l’apprentissage non supervisé, nous utiliserons l’exemple donné ci-dessus. Contrairement à l’apprentissage supervisé, nous n’assurerons ici aucune supervision du modèle. Nous allons simplement fournir l'ensemble de données d'entrée au modèle et permettre au modèle de trouver les modèles à partir des données. À l’aide d’un algorithme approprié, le modèle s’entraînera et divisera les fruits en différents groupes en fonction des caractéristiques les plus similaires entre eux.
Les principales différences entre l’apprentissage supervisé et non supervisé sont indiquées ci-dessous :
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| Enseignement supervisé | Apprentissage non supervisé |
|---|---|
| Les algorithmes d'apprentissage supervisé sont formés à l'aide de données étiquetées. | Les algorithmes d'apprentissage non supervisé sont formés à l'aide de données non étiquetées. |
| Le modèle d'apprentissage supervisé prend en compte un retour direct pour vérifier s'il prédit un résultat correct ou non. | Le modèle d'apprentissage non supervisé ne prend aucun retour. |
| Le modèle d'apprentissage supervisé prédit le résultat. | Le modèle d'apprentissage non supervisé trouve les modèles cachés dans les données. |
| Dans l'apprentissage supervisé, les données d'entrée sont fournies au modèle avec la sortie. | Dans l'apprentissage non supervisé, seules les données d'entrée sont fournies au modèle. |
| L’objectif de l’apprentissage supervisé est d’entraîner le modèle afin qu’il puisse prédire le résultat lorsqu’il reçoit de nouvelles données. | Le but de l’apprentissage non supervisé est de trouver les modèles cachés et les informations utiles à partir d’un ensemble de données inconnu. |
| L’apprentissage supervisé a besoin d’une supervision pour entraîner le modèle. | L'apprentissage non supervisé ne nécessite aucune supervision pour entraîner le modèle. |
| L’apprentissage supervisé peut être classé en Classification et Régression problèmes. | L'apprentissage non supervisé peut être classé en Regroupement et Les associations problèmes. |
| L'apprentissage supervisé peut être utilisé dans les cas où nous connaissons les entrées ainsi que les sorties correspondantes. | L'apprentissage non supervisé peut être utilisé dans les cas où nous n'avons que des données d'entrée et aucune donnée de sortie correspondante. |
| Le modèle d'apprentissage supervisé produit un résultat précis. | Le modèle d'apprentissage non supervisé peut donner des résultats moins précis que l'apprentissage supervisé. |
| L'apprentissage supervisé n'est pas proche de la véritable intelligence artificielle, car dans ce cas, nous entraînons d'abord le modèle pour chaque donnée, et ensuite lui seul peut prédire le résultat correct. | L'apprentissage non supervisé est plus proche de la véritable intelligence artificielle car il apprend de la même manière qu'un enfant apprend les choses de la routine quotidienne grâce à ses expériences. |
| Il comprend divers algorithmes tels que la régression linéaire, la régression logistique, la machine à vecteurs de support, la classification multiclasse, l'arbre de décision, la logique bayésienne, etc. | Il comprend divers algorithmes tels que le clustering, KNN et l'algorithme Apriori. |