Apprentissage des règles d'association

L'apprentissage par règles d'association est une technique d'apprentissage automatique utilisée pour analyser et interpréter de grands ensembles de données. Il peut être utilisé pour identifier les relations entre les données, ou les éléments, au sein de l'ensemble de données. Les règles d'association qui en résultent peuvent ensuite être utilisées pour faire des prédictions sur des événements non observés ou des déductions sur des modèles non révélés dans les données.

L'apprentissage par règles d'association est une forme d'apprentissage non supervisé, ce qui signifie qu'il ne nécessite pas d'étiquettes ou de réponses. Au lieu de cela, l'algorithme tente de trouver des modèles et des relations en se basant uniquement sur les données. Ces modèles sont ensuite utilisés pour créer des "règles" qui identifient les associations fréquentes entre les éléments de l'ensemble de données.

Ces règles peuvent ensuite être utilisées pour des tâches de modélisation prédictive, de regroupement et de classification, telles que l'identification des habitudes d'achat des clients, la prédiction des achats futurs des clients, la segmentation des clients en groupes, parmi de nombreuses autres applications. En outre, l'apprentissage par règles d'association peut également être utilisé dans d'autres tâches d'exploration de données telles que les moteurs de recherche, la détection des fraudes à la carte de crédit, la segmentation du marché et l'exploration du web.

Comparé à d'autres techniques d'apprentissage automatique, telles que les réseaux neuronaux, les machines à vecteurs de support et les arbres de décision, l'apprentissage par règles d'association est considéré comme facile à interpréter. Le système est donc particulièrement utile dans les situations où il est important de comprendre les principes sous-jacents des données. Bien que l'apprentissage par règles d'association ne nécessite pas beaucoup de données, il en faut suffisamment pour trouver des modèles intéressants et significatifs.

Les ordinateurs stockant et analysant de plus en plus de grandes quantités de données, l'apprentissage par règles d'association devrait devenir un outil puissant pour l'exploration de données et l'analyse prédictive.