Les cartes auto-organisatrices (en anglais Self-Organizing Maps, SOM) sont des réseaux neuronaux non supervisés qui projettent des données de haute dimension sur une structure en grille de faible dimension, généralement bidimensionnelle.
L'entraînement se fait par apprentissage compétitif, où les neurones rivalisent pour l'entrée et le gagnant ainsi que ses voisins sont ajustés.
Cela crée une cartographie topologique où des motifs d'entrée similaires activent des neurones voisins.
Les SOM aident à la visualisation, au regroupement et à la réduction de dimension des données et sont utilisés dans des domaines comme le traitement d'images, la bioinformatique ou la recherche marketing.
La qualité de la cartographie dépend de paramètres tels que le taux d'apprentissage, la fonction de voisinage et la durée de l'entraînement.