Définition
L'apprentissage non supervisé est une forme d'apprentissage automatique où le modèle reçoit des données sans étiquette et doit y découvrir seul une structure : des groupes de clients aux comportements proches, des transactions qui sortent de l'ordinaire. Faute de « bonne réponse » fournie à l'avance, il repose sur des mesures de similarité entre les données. Le clustering et la détection d'anomalies en sont les usages les plus courants.
Dans la pratique
Un besoin de segmentation ou de détection d'anomalies relève en général de cette famille : utile quand personne n'a le temps ou la connaissance pour étiqueter des exemples. Le profil doit savoir interpréter les groupes trouvés avec le métier, car l'algorithme ne dit pas ce qu'ils signifient. Le piège est de présenter ces groupes comme des vérités plutôt que comme des hypothèses à valider.
Termes liés
Définition rédigée par L'équipe Top Profil. Glossaire mis à jour le . Tous les termes du glossaire.