Apprentissage non supervisé : notions de base

Analyse de grappes en Python

Shaumik Daityari

Business Analyst

Exemple courant : Google Actualités

Comment Google Actualités classe-t-il les articles ?
Algorithme d'apprentissage non supervisé : regroupement (clustering)
Faire correspondre les termes fréquents des articles pour mesurer la similarité

Données étiquetées et non étiquetées

Données sans étiquettes

Point 1 : (1, 2)
Point 2 : (2, 2)
Point 3 : (3, 1)

Données avec étiquettes

Point 1 : (1, 2), Étiquette : zone de danger
Point 2 : (2, 2), Étiquette : zone normale
Point 3 : (3, 1), Étiquette : zone normale

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

Groupe d'algorithmes de Machine Learning qui trouvent des motifs dans les données
Les données ne sont ni étiquetées, ni classées, ni caractérisées
L'objectif est d'interpréter toute structure présente dans les données
Algorithmes courants non supervisés : regroupement, réseaux de neurones, détection d'anomalies

Qu'est-ce que le regroupement ?

Processus consistant à regrouper des éléments aux caractéristiques semblables
Éléments plus semblables à l'intérieur d'un groupe qu'entre groupes
Exemple : distance entre des points dans un plan 2D

Tracer des données pour le regroupement – observations de Pokémon

from matplotlib import pyplot as plt

x_coordinates = [80, 93, 86, 98, 86, 9, 15, 3, 10, 20, 44, 56, 49, 62, 44]
y_coordinates = [87, 96, 95, 92, 92, 57, 49, 47, 59, 55, 25, 2, 10, 24, 10]

plt.scatter(x_coordinates, y_coordinates)
plt.show()

À suivre – un peu de pratique

Analyse de grappes en Python