Introduction
Le non supervise sert a comprendre la structure des donnees quand les labels sont rares ou absents.
Context
Compromis principal: forte valeur exploratoire, mais validation plus delicate sans verite terrain explicite.
Step-by-step
- Definir l objectif (segmentation, detection, representation).
- Preparer les features et normaliser.
- Evaluer avec indicateurs techniques et validation metier.
- Recalibrer regulierement selon les retours terrain.
Tips & pitfalls
- Interpretable visuellement, mais non actionnable metier.
- Segments instables dans le temps.
- Seuils anomalies non calibres au cout reel.
Conclusion
Le non supervise est utile s il est relie a une decision ou une action concrete.
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Critical review checklist
- Les resultats sont-ils stables et reproductibles?
- L interpretation est-elle validee par le metier?
- Les representations ameliorent-elles une tache aval concrete?