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Apprentissage non supervisé

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

L’apprentissage non supervisé est une méthode de machine learning dans laquelle l’algorithme apprend à partir de données non étiquetées, c’est-à-dire sans connaître les réponses attendues. Son objectif : découvrir des structures cachées, regrouper les données par similarité ou réduire leur complexité.

À quoi sert-il concrètement ?

Ce type d’apprentissage est utile pour :

  • Identifier des segments d’utilisateurs ou de clients
  • Détecter des anomalies ou des comportements inhabituels
  • Explorer les données pour mieux les comprendre
  • Réduire la dimensionnalité de données très complexes

Exemples d’usage

  • Marketing : segmentation d’audience basée sur le comportement réel des visiteurs
  • Cybersécurité : détection d’activités anormales dans des flux de données réseau
  • E-commerce : analyse des produits consultés ensemble pour créer des bundles
  • RH : identifier des profils de collaborateurs à fort potentiel

Les principaux algorithmes d’apprentissage non supervisé

K-means

Algorithme de clustering qui divise les données en k groupes (clusters) selon leur similarité.
Exemple : regrouper les clients d’un site e-commerce selon leurs comportements d’achat.

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)

Méthode de clustering basée sur la densité. Elle détecte des groupes compacts et ignore les données isolées (bruit).
Très utile pour détecter des comportements anormaux ou des fraudes.

Algorithmes de réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE)

Permettent de simplifier des ensembles de données complexes (avec beaucoup de variables) tout en conservant leur structure essentielle.
Exemple : visualiser des données clients sur un graphique à 2 dimensions.

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