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Une machine qui apprend seule Clustering

L’ensemble des apprentissages que nous avons réalisés jusqu’à présent sont dits supervisés, car nous avons indiqué à la machine la valeur à prédire pour chaque cas d’apprentissage : "Voici l’observation à apprendre et nous nous attendons à ce que tu nous prédises si c’est une mine ou un rocher".

Nous allons à présent découvrir comment il est possible de laisser la machine se débrouiller toute seule pour apprendre à classifier une observation donnée à partir d’une liste d’observations dont elle ne connaît pas le groupe d’appartenance. "Voici une liste d’observations : peux-tu en déduire des groupes de classification ? Si oui, voici une observation : à quel groupe appartient-elle ?"

Pour illustrer l’ Apprentissage:superviséapprentissage supervisé à travers un exemple concret, nous allons demander à notre machine d’apprendre à déterminer si, pour un ensemble de données comportant le poids et le diamètre d’un fruit, celui-ci est un abricot ou une cerise.

Prérequis nécessaires pour bien aborder ce chapitre : avoir lu les chapitres Les fondamentaux du langage Python, Des statistiques pour comprendre les données et Principaux algorithmes du Machine Learning