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Veuillez expliquer ce qu'est "l'apprentissage non supervisé"
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L'apprentissage non supervisé est un type d'algorithme qui apprend des modèles à partir de données non étiquetées. L'espoir est que, grâce au mimétisme, qui est un mode d'apprentissage important chez les personnes, la machine soit forcée de construire une représentation concise de son monde, puis d'en générer un contenu imaginatif.
Contrairement à l'apprentissage supervisé où les données sont étiquetées par un expert, par ex. étiquetées comme une "boule" ou un "poisson", les méthodes non supervisées présentent une auto-organisation qui capture des modèles sous forme de densités de probabilité ou une combinaison de préférences de caractéristiques neuronales codées dans les poids et les activations de la machine. Les autres niveaux du spectre de supervision sont l'apprentissage par renforcement où la machine ne reçoit qu'un score de performance numérique à titre indicatif, et l'apprentissage semi-supervisé où une petite partie des données est étiquetée.