Apprentissage non supervisé

Dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage non supervisé est l’un des trois types d’apprentissage mis en œuvre par les réseaux de neurones artificiels, les deux autres étant l’apprentissage supervisé et l’apprentissage par renforcement. Il s’agit d’une technique d’apprentissage automatique qui permet à l’ordinateur de créer des règles en cherchant à partitionner et classer par lui-même – donc sans exemples étiquetés ni signaux de renforcement – les données dans des catégories homogènes.