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L’apprentissage non supervisé consiste à entraîner un modèle sur des données non étiquetées afin qu’il découvre de manière autonome des structures sous-jacentes, comme des regroupements, des tendances ou des associations. Il s’agit d’une exploration statistique guidée par des algorithmes comme le clustering ou la réduction de dimension.
Cette approche est utile lorsque les données disponibles ne disposent pas de sorties connues. Les algorithmes d’apprentissage non supervisé sont souvent utilisés pour la segmentation de clients, la détection d’anomalies, l’analyse exploratoire ou le traitement de grands volumes de données hétérogènes. Les modèles cherchent à regrouper les données en “clusters” cohérents selon leurs similarités. Les résultats sont interprétables par l’humain et permettent d’orienter des décisions métiers ou des stratégies de ciblage. L’un des défis de cette méthode est la validation des résultats : il n’existe pas de “bonne réponse”, ce qui exige des méthodes statistiques d’évaluation indirecte. Malgré cela, l’apprentissage non supervisé est un outil puissant d’analyse qualitative, de découverte de patterns, et de structuration de données brutes.
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