Apprentissage non supervisé : concepts, types et applications

Dans l'apprentissage non supervisé, les machines apprennent de manière autonome en utilisant des données non étiquetées sans aucune supervision. Les machines tentent de découvrir des modèles dans les données non étiquetées et réagissent en conséquence.

Comme le montre l'image ci-dessous, nous nous basons sur l'exemple précédent. Cette fois nous ne dirons pas à l'avance si la machine est une cuillère ou un couteau. La machine reconnaîtra les données fournies et les regroupera en fonction de caractéristiques telles que des modèles, des similitudes, etc.

Types d'apprentissage non supervisé

1. Clustering

Le clustering est une méthode de classification d'objets en objets similaires entre eux mais différents des objets appartenant à une autre classe.

Par exemple, une entreprise de télécommunications a réduit le taux de désabonnement des clients en proposant des forfaits d'appels et de données personnalisés. Ils étudient le comportement des clients et utilisent des modèles pour segmenter les clients présentant des caractéristiques similaires. Ils emploient ensuite diverses stratégies, telles que des promotions et des événements appropriés, pour minimiser le taux de désabonnement des clients et maximiser les profits. Cela peut mieux répondre aux besoins des clients et améliorer leur satisfaction, augmentant ainsi la fidélité et la rétention des clients. Grâce à des solutions personnalisées, les entreprises de télécommunications peuvent fidéliser efficacement leurs clients existants et attirer de nouveaux clients, atteignant ainsi leurs objectifs commerciaux à long terme.

2. Association

L'association est un apprentissage automatique basé sur des règles utilisé pour découvrir la probabilité que des éléments d'un ensemble apparaissent en même temps.

Par exemple, supposons que le client A se rende au supermarché pour acheter du pain, du lait, des fruits et du blé. Un autre client B vient acheter du pain, du lait, du riz et du beurre. Désormais, lorsque le client C viendra, s’il achète du pain, il voudra probablement aussi du lait. Par conséquent, sur la base du modèle d'achat du comportement du client, nous pouvons établir une relation et recommander au client C d'acheter du lait. Cela augmente les ventes et satisfait les besoins des clients.

Application pratique de l'apprentissage non supervisé

1. Analyse de produit

Il s'agit d'un modèle d'apprentissage automatique basé sur un algorithme, c'est-à-dire que si vous achetez un certain ensemble de produits, la probabilité que vous en achetiez un autre diminuera ou augmentera. .

2. Regroupement sémantique

Les mots sémantiquement similaires partagent des contextes similaires. Les gens publient des requêtes sur le site Web à leur manière. Le clustering sémantique regroupe toutes ces réponses ayant la même signification dans un cluster pour garantir que les clients trouvent rapidement et facilement les informations qu'ils recherchent. Il joue un rôle important dans la recherche d’informations, une bonne expérience de navigation et une bonne compréhension.

3. Optimisation de l'offre et de la demande

Les modèles d'apprentissage automatique sont utilisés pour prédire la demande et suivre l'offre. Ils sont également utilisés pour ouvrir des magasins là où la demande est plus élevée et optimiser les causes profondes pour une livraison plus efficace en fonction des données et des comportements passés.

4. Identifier les zones sujettes aux accidents

Des modèles d'apprentissage automatique non supervisés peuvent être utilisés pour identifier les zones sujettes aux accidents et introduire des mesures de sécurité en fonction de l'intensité de ces accidents.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!