Catégories d'apprentissage [Module IA Master GC]

## Catégories d'apprentissage

Les catégories d'apprentissage en intelligence artificielle (IA) se classifient principalement en trois grands types : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement. Chacune de ces catégories a des objectifs et des méthodes spécifiques, adaptés à différents types de problèmes et de données.

En revanche, les deux principales catégories de Machine Learning que sont le Machine Learning supervisé et le Machine Learning non-supervisé se distinguent sur plusieurs points fondamentaux et notamment un qui réside dans celui d'une vérité fondamentale. Concernant ces deux types d'apprentissage l'un est basé à partir de données étiquetées ou labellisées, tandis que l'autre s'effectue sans étiquetage de données et de façon totalement indépendante. Décortiquons ensemble dans cet article ces deux notions et les explications se cachant derrière.

### Définition : Apprentissage supervisé

Le Machine Learning supervisé consiste à faire apprendre un ordinateur à partir de données étiquetées ou labellisées. Cela signifie que la machine travaille avec un jeu de données qui ont déjà été identifiées et catégorisées. En conséquence, l'ordinateur connaît en amont les réponses qu'il devrait fournir. Le but du Machine Learning est d'amener la machine à prédire les nouvelles données non étiquetées qui lui seront soumises ensuite.

Le Machine Learning supervisé s'inspire des expériences précédentes pour recueillir ou produire des sorties de données.

Le Machine Learning supervisé s'effectue suivant les étapes ci-après :

- la collecte des données et leur étiquetage

- le nettoyage des données

- le prétraitement des données

- l'instanciation des modèles

- l'entraînement des modèles

- la validation du modèle

Figure 3

### Définition : Apprentissage non supervisé

Comme son nom le laisse penser, le Machine Learning non-supervisé s'effectue sans étiquetage de données et de façon totalement indépendante.

L'apprentissage artificiel non-supervisé se manifeste par l'exécution des tâches par un algorithme sans une aide préalable. Les données sont adressées à la machine sans les résultats attendus. Les données fournies sont exemptes de réponses. C'est à l'algorithme de classer et d'analyser les données pour aboutir aux résultats modérés.

Les modèles de Machine Learning non-supervisé sont utilisés pour :

- le classement des données

- le calcul approximatif de la densité de distribution

- la réduction des dimensions

Pour le Machine Learning non-supervisé, les données d'entrées sont inconnues et moins complexes que lorsqu'il s'agit du type supervisé. Toutes les données sont traitées comme des variables aléatoires. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il n'est pas possible de calculer des scores de réussite.

Figure 4
Intelligence artificielle