Dans cet article, nous examinons les similitudes et les différences entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Dans l’apprentissage supervisé, l’algorithme reçoit des données étiquetées, c’est-à-dire des paires entrée-sortie. L’objectif est de construire un modèle prédictif à partir de ces données, en apprenant à l’algorithme à reconnaître des modèles et à faire des prédictions précises pour des données nouvelles, jamais vues auparavant. En revanche, dans l’apprentissage non supervisé, l’algorithme reçoit des données non étiquetées, ce qui lui permet de découvrir des modèles et des structures dans les données elles-mêmes, sans aucune orientation.
Emergence de l’apprentissage supervisé par rapport à l’apprentissage non supervisé
L’apprentissage supervisé trouve son origine dans les années 1950, lorsque des chercheurs ont commencé à développer des algorithmes capables de reconnaître des modèles dans les données et de faire des prédictions sur la base de ces modèles. L’apparition des ordinateurs numériques à l’époque a accéléré le développement de ces algorithmes. L’apprentissage non supervisé, quant à lui, a reçu plus d’attention à la fin des années 1980 et dans les années 1990, lorsque les chercheurs ont commencé à expérimenter les réseaux neuronaux et les techniques de regroupement pour analyser et comprendre les données non étiquetées.
TriFact365 utilise l’apprentissage supervisé et non supervisé pour aider ses clients à automatiser et à optimiser leurs processus de traitement des factures.
Lois et règlements
Il est important de comprendre les différences entre l’apprentissage supervisé et non supervisé. La genèse et les lois et règlements pertinents sont également importants. Cela vous aidera à mieux comprendre comment ces techniques sont appliquées et utilisées dans divers domaines d’application. L’utilisation de l’apprentissage supervisé et non supervisé est soumise à différentes lois et réglementations. En particulier dans les domaines de la vie privée et de l’éthique. Les organisations qui déploient ces techniques doivent s’assurer qu’elles respectent les lois et réglementations applicables. Pensez à des lois telles que le Règlement général sur la protection des données (GDPR) en Europe. D’autres lois et réglementations s’appliquent dans d’autres parties du monde. Ces réglementations sont conçues pour protéger la vie privée des individus. Elles garantissent également que leurs données sont utilisées de manière responsable lors de la formation des modèles d’apprentissage automatique.
Pourquoi voulez-vous travailler avec cette entreprise ?
Dans un monde où les données orientent la prise de décision, l’apprentissage supervisé et non supervisé joue un rôle crucial. En particulier si vous souhaitez obtenir des informations précises à partir de vos données afin de prendre des décisions stratégiques. L’apprentissage supervisé permet d’identifier des modèles dans les données. Des modèles prédictifs peuvent alors être développés. Cela vous permet d’optimiser les processus d’entreprise et d’acquérir un avantage concurrentiel.
Comment en faire bon usage
Le déploiement réussi de l’apprentissage supervisé et non supervisé nécessite une bonne compréhension des objectifs de votre entreprise et des données disponibles. Commencez par identifier les problèmes ou les défis spécifiques. Déterminez la technique la mieux adaptée pour les résoudre. Assurez-vous de disposer de suffisamment de données qualitatives pour entraîner vos modèles. Continuez à itérer et à optimiser pour améliorer la précision et la pertinence de vos résultats.
Lacunes et risques
Si l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé sont des outils puissants, ils présentent également des lacunes et des dangers. Avec l’apprentissage supervisé, par exemple, il est essentiel de disposer de suffisamment de données étiquetées, ce qui peut être difficile à obtenir dans certains cas. Il existe également un risque de surajustement, c’est-à-dire que le modèle est surajusté avec les données d’apprentissage et fait donc de mauvaises prédictions pour les nouvelles données. Avec l’apprentissage non supervisé, il existe un risque de découvrir des schémas ou des biais involontaires dans les données. Cela peut conduire à des conclusions ou à des décisions erronées.
Comment TriFact365 utilise-t-il l’apprentissage supervisé ou non supervisé ?
TriFact365 utilise l’apprentissage supervisé et non supervisé pour aider ses clients à automatiser et à optimiser leurs processus de traitement des factures. L’apprentissage supervisé permet de développer des modèles précis pour reconnaître, classer et valider automatiquement les factures. Cela permet de réduire le temps de traitement et de minimiser les erreurs. En outre, TriFact365 utilise l’apprentissage non supervisé pour obtenir des informations à partir de grandes quantités de données sur les factures. Cela permet aux clients de mieux comprendre où vont leurs dépenses et comment optimiser davantage leurs processus financiers.
