Apprentissage non supervisé
Dans ce type d'apprentissage, il n'y a pas d'intervention humaine. On soumet au modèle les données non étiquetées (entrées seules, pas de sorties attendues) d'apprentissage (ici un panel de personnes avec leurs fruits préférés) qui vont servir à mettre au point le modèle statistique. Celui-ci va créer, à sa convenance, différentes classes d'appartenance (ou catégories) selon ses propres critères puisqu'on ne lui en a pas fourni. Dans ce cas, par exemple, il va proposer un groupe de personnes qui aiment les fruits rouges (groseilles, fraises et framboises) et pas les agrumes (orange et citron), un autre composé de personnes qui aiment les agrumes mais pas les fruits rouges… Le modèle va faire des rapprochements (par calcul de distance) entre les données de même catégorie et, donc, faire des prédictions à partir de données similaires. Ainsi, si une personne dans le groupe qui aime les fruits rouges adore aussi les mûres, le modèle émettra l'hypothèse que les autres membres du groupe les aimeront aussi.
Encyclopædia Universalis France - Conditions d'utilisation