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Überwachtes versus unüberwachtes Lernen<end_of_turn>
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La plupart des problèmes d’apprentissage statistique appartiennent à l’une des deux catégories suivantes : supervisé supervisé
ou sans surveillance. Les exemples dont nous avons discuté jusqu'à présent dans ce chapitre - non supervisé
tous relèvent du domaine de l’apprentissage supervisé. Pour chaque observation du
mesure(s) du prédicteur xi, i = 1,...,n il existe une réponse associée
mesure yi. Nous souhaitons adapter un modèle qui relie la réponse à la
prédicteurs, dans le but de prédire avec précision la réponse pour les futurs
observations (prédiction) ou mieux comprendre la relation entre
la réponse et les prédicteurs (inférence). De nombreuses méthodes classiques d'apprentissage statistique telles que la régression linéaire et la régression logistique (chapitre 4), ainsi que des approches logistiques ainsi que des approches plus modernes telles que le GAM, le boosting et le support vec-régression.
Les machines tor, opèrent dans le domaine de l’apprentissage supervisé. La grande majorité
de ce livre est consacré à ce cadre.
En revanche, l'apprentissage non supervisé décrit la situation un peu plus difficile dans laquelle pour chaque observation i = 1,...,n, nous observons
un vecteur de mesures xi mais pas de réponse associée yi. Il n’est pas possible d’ajuster un modèle de régression linéaire, puisqu’il n’y a pas de variable de réponse
prédire. Dans ce contexte, nous travaillons en quelque sorte à l’aveugle ; la situation est qualifiée de non supervisée car il nous manque une variable de réponse capable de superviser notre analyse. Quel type d’analyse statistique est possible ? On peut chercher à comprendre les relations entre les variables
ou entre les observations. Un outil d'apprentissage statistique que nous pouvons utiliser
dans ce paramètre est l'analyse de cluster, ou clustering. L'objectif du cluster d'analyse groupée
est de vérifier, à partir de x1,...,xn, si les observations entrent dans l'analyse
groupes relativement distincts. Par exemple, dans une étude de segmentation du marché, nous
peut observer plusieurs caractéristiques (variables) pour les clients potentiels,
tels que le code postal, le revenu familial et les habitudes d'achat. On pourrait croire
que les clients se répartissent en différents groupes, tels que les gros dépensiers et les
petits dépensiers. Si les informations sur les habitudes de dépenses de chaque client
étaient disponibles, une analyse supervisée serait alors possible. Cependant, ceci
les informations ne sont pas disponibles, c'est-à-dire que nous ne savons pas si chaque client potentiel est un gros dépensier ou non. Dans ce contexte, nous pouvons essayer de regrouper
les clients sur la base des variables mesurées, afin d'identifier
groupes distincts de clients potentiels. L'identification de ces groupes peut être utile
intérêt car il se pourrait que les groupes diffèrent sur certains points.
propriété d’intérêt, comme les habitudes de dépenses.<end_of_turn><eos>