🤖 Exploiter l’apprentissage supervisé et non supervisé dans Dataiku : quelle approche choisir ? 📊

🤖 Exploiter l’apprentissage supervisé et non supervisé dans Dataiku : quelle approche choisir ? 📊

Le Machine Learning regroupe deux grandes familles : l’apprentissage supervisé et non supervisé. Ces techniques répondent à divers besoins, depuis la prédiction de valeurs jusqu’à la découverte de patterns cachés. Avec Dataiku, il devient simple d’implémenter et de comparer ces approches.

1️⃣ Apprentissage supervisé : prédire avec des données annotées. L’apprentissage supervisé repose sur des données d’entrée (features) associées à des labels ou valeurs cibles.

Exemples d’algorithmes :
◼️ Random Forest
◼️ Logistic Regression
◼️ Gradient Boosting

Cas d’usage :
◼️ Prédire une panne sur un équipement en fonction de son historique.
◼️ Classer des commentaires terrain selon leur sentiment (positif, négatif).

Dans Dataiku :
◼️ Utilisez l’interface AutoML pour tester différents modèles.
◼️ Personnalisez les hyperparamètres via les notebooks intégrés pour plus de précision.

2️⃣ Apprentissage non supervisé : découvrir des structures cachées. L’apprentissage non supervisé analyse des données non étiquetées pour identifier des groupes ou patterns.

Exemples d’algorithmes :
◼️ K-Means
◼️ PCA (Analyse en Composantes Principales)
◼️ DBSCAN

Cas d’usage :
◼️ Segmenter des clients selon leurs comportements d’achat.
◼️ Identifier des anomalies dans des données énergétiques.

Dans Dataiku :
◼️ Appliquez des recettes de clustering pour regrouper automatiquement les données.
◼️ Combinez avec des visualisations interactives pour mieux comprendre les clusters.

Quand utiliser l’un ou l’autre dans Dataiku ?
◼️ Supervisé : Si vous avez des données étiquetées et souhaitez prédire un résultat spécifique.
◼️ Non supervisé : Si vous cherchez à explorer vos données pour détecter des insights cachés ou regrouper des observations similaires.

Exemples chez Enedis :
◼️ Supervisé : Prédire les pannes réseau à partir de données historiques et météorologiques.
◼️ Non supervisé : Identifier des schémas d’utilisation inhabituels dans les données de consommation énergétique pour détecter des anomalies.

💬 Préférez-vous l’apprentissage supervisé ou non supervisé ? Partagez vos cas d’usage et expériences en commentaire ! ⬇️

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