Données non étiquetées : comprendre leur importance et les défis de l'apprentissage automatique

Sans étiquette fait référence à quelque chose qui n’a pas d’étiquette ou de nom. Dans le contexte de l'apprentissage automatique, les données non étiquetées sont des données qui n'ont pas été classées ou étiquetées dans une catégorie ou une classe spécifique. Ce type de données est également connu sous le nom de données « non supervisées », car elles ne sont ni supervisées ni guidées par un opérateur humain.

En revanche, les données étiquetées sont des données qui ont été classées manuellement ou étiquetées avec une catégorie ou une classe spécifique. Ce type de données est utilisé pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique et est essentiel pour l'apprentissage supervisé.

Des exemples de données non étiquetées incluent :

1. Images sans texte ni étiquette.
2. Enregistrements audio sans aucune transcription ni balise.
3. Lectures de capteurs d'un appareil sans aucun contexte ni interprétation.
4. Publications sur les réseaux sociaux sans aucune catégorisation ni balise.

Les données non étiquetées peuvent être difficiles à utiliser, car il n'existe pas d'indications claires sur la façon de les analyser ou de les interpréter. Cependant, les progrès récents de l’apprentissage automatique ont permis d’extraire des informations et du sens à partir de données non étiquetées à l’aide de techniques telles que le clustering, la détection d’anomalies et la réduction de dimensionnalité.