Apprentissage non supervisé

L’apprentissage non supervisé se distingue de l’apprentissage supervisé par l’absence de données étiquetées ou de variables cibles explicites. L’objectif principal de l’apprentissage non supervisé est d’extraire des structures cachées, des regroupements naturels ou des caractéristiques importantes dans des ensembles de données non annotées. Cette approche est particulièrement utilisée pour la segmentation de données, la compression, la réduction de dimensionnalité ou encore la détection d’anomalies.

Cette section présente les principales méthodes de l’apprentissage non supervisé, en détaillant leurs principes algorithmiques, leurs applications pratiques et les défis associés à leur implémentation.

Clustering (K-means, DBSCAN, clustering hiérarchique)

Le clustering désigne une tâche d’apprentissage non supervisé visant à partitionner un ensemble de données en sous-groupes (ou clusters) de sorte que les éléments au sein de chaque groupe soient plus similaires entre eux qu’avec ceux des autres groupes.

• K-means est un algorithme de partitionnement qui minimise la variance intra-cluster en assignant chaque observation au centre de cluster le plus proche. Il est efficace mais sensible aux choix initiaux des centres et au nombre de clusters (k) à déterminer.

• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) est une méthode de clustering fondée sur la densité, capable de détecter des clusters de formes arbitraires et de gérer le bruit (outliers). L’algorithme nécessite deux paramètres : la distance maximale entre deux points pour les considérer comme voisins et le nombre minimum de voisins pour qu’un point soit considéré comme central.

• Le clustering hiérarchique, qui peut être agglomératif ou divisif, construit une hiérarchie de clusters sous forme d’un arbre (dendrogramme). Cette méthode permet d’explorer les données à différentes granularités et offre un outil d’analyse visuelle.

Chacune de ces techniques est détaillée en termes de mécanismes sous-jacents, de critères de performance (comme la silhouette score) et de limites dans le traitement de grandes quantités de données ou de données bruyantes.

Réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE, UMAP)

La réduction de dimensionnalité est une technique permettant de réduire le nombre de variables d’un ensemble de données tout en préservant au mieux les informations essentielles. Elle est souvent utilisée pour la visualisation, la compression, ou comme étape préalable à d’autres techniques d’apprentissage.

• L’analyse en composantes principales (PCA) est l’une des méthodes les plus populaires, qui consiste à projeter les données dans un espace de dimension inférieure tout en maximisant la variance des données projetées. Elle repose sur le calcul des vecteurs propres et des valeurs propres de la matrice de covariance.

• t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) est une méthode non linéaire particulièrement adaptée à la visualisation de données en haute dimension. Elle cherche à préserver les relations de voisinage dans un espace de dimension réduite en optimisant une fonction de coût.

• UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) est une méthode plus récente qui, comme t-SNE, cherche à préserver la structure locale des données tout en étant plus rapide et plus scalable. Elle repose sur une construction de graphe et une optimisation topologique.

Chaque technique est analysée sous l’angle de son efficacité, de sa capacité à préserver la structure des données et de son utilisation dans des cas d’application spécifiques (visualisation, prétraitement, exploration de données).

Détection d’anomalies

La détection d’anomalies consiste à identifier des observations qui diffèrent significativement des autres et sont souvent considérées comme des outliers ou des exceptions. Elle est largement utilisée dans des domaines comme la sécurité informatique, la surveillance de la qualité, ou la détection de fraudes.
Les techniques de détection d’anomalies peuvent être supervisées, semi-supervisées ou non supervisées. En mode non supervisé, les méthodes les plus courantes incluent :

• Les méthodes basées sur la distance (par exemple, les k plus proches voisins) qui mesurent la proximité d’un point par rapport aux autres points du jeu de données.

• Les méthodes basées sur la densité (comme DBSCAN) qui détectent les régions de faible densité, souvent associées à des anomalies.

• Les techniques de modèles probabilistes qui apprennent une distribution des données et identifient les observations peu probables.

• Les méthodes basées sur l’isolation, telles que l’Isolation Forest, qui est particulièrement adaptée aux grands ensembles de données.

Cette sous-section aborde les différentes stratégies de détection d’anomalies, ainsi que les métriques d’évaluation utilisées pour juger de leur efficacité, telles que la précision, le rappel, et l’aire sous la courbe ROC (AUC).