Utilisateur:Balkiss.hamad/Brouillon
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Enrichir l'article: https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_non_supervis%C3%A9 (Ajout section : Apprentissage non-supervisé vs. supervisé)
L'apprentissage non supervisé consiste à apprendre sans superviseur. Il s’agit d’extraire des classes ou groupes d’individus présentant des caractéristiques communes[1].La qualité d'une méthode de classification est mesurée par sa capacité à découvrir certains ou tous les motifs cachés.
On distingue l'apprentissage supervisé et non supervisé. Dans le premier apprentissage, il s’agit d’apprendre à classer un nouvel individu parmi un ensemble de classes prédéfinies: on connaît les classes à priori. Tandis que l'apprentissage non-supervisé,le nombre et la définition des classes n’étant pas données à priori[2].
Exemple:
-Apprentissage supervisé
•On dispose d'éléments déjà classés
Exemple : articles en rubrique cuisine, sport, culture...
• On veut classer un nouvel élément
Exemple: lui attribuer un nom parmi cuisine, sport, culture...
-Apprentissage non supervisé
• On dispose d'éléments non classés
Exemple : une fleur
• On veut les regrouper en classes
Exemple: si deux fleurs ont la même forme, elles sont en rapport avec une même plante correspondante.
Il existe deux principaux méthodes d'apprentissage non-supervisées[3]:
-Les méthodes par partitionnement telles que les algorithmes des k-moyennes ou k-médoïdes.
-Les méthodes de regroupement hiérarchique.
- Guillaume Cleuziou, Une méthode de classification non-supervisée pour l’apprentissage de règles et la recherche d’information,
- http://www-ia.lip6.fr/~tollaris/ARTICLES//Articles/DEA2003/node3.html
- Pierre-Louis GONZALEZ, « MÉTHODES DE CLASSIFICATION », Cnam,