Unsupervised Learning

Unsupervised Learning est une méthode d'apprentissage automatique en intelligence artificielle qui permet à un ordinateur d'analyser des données sans être guidé par un humain. Contrairement à l'apprentissage supervisé, où l'ordinateur est entraîné avec des données étiquetées par l'humain, l'apprentissage non supervisé se déroule sans données étiquetées. L'objectif de l'apprentissage non supervisé est de découvrir des modèles, des structures et des relations dans des données brutes, ce qui permet d'organiser et de segmenter les données en groupes homogènes.

Exemples d'algorithmes d'apprentissage non supervisé :

• Clustering : regrouper les données en fonction de leurs similarités.
• Analyse en composantes principales (PCA) : réduire la dimensionnalité des données.
• Réseaux de neurones auto-encodeurs : extraire des caractéristiques significatives des données de manière non supervisée.

L'apprentissage non supervisé est particulièrement utile dans le domaine du marketing, de la web et du SEO. Par exemple, il peut être utilisé pour segmenter les clients en fonction de leur comportement d'achat, pour regrouper les pages d'un site web en fonction de leur contenu ou pour identifier des sujets clés dans des articles de blog.