L'unsupervised learning, ou apprentissage non supervisé, utilise des algorithmes de machine learning pour analyser et catégoriser des jeux de données non étiquetés. Sans assistance humaine, ces algorithmes trouvent des clusters ou des motifs cachés. C'est adapté à l'analyse exploratoire de données, au cross-selling, à la segmentation client et à la reconnaissance d'images. Il peut percevoir des choses que l'esprit humain ne voit pas. Les résultats peuvent mener à la création de nouvelles activités. C'est moins complexe que le supervised learning car aucune interprétation de labels n'est requise, mais il peut nécessiter une assistance humaine pour relier les motifs à la connaissance métier.
Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé ?