Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage non supervisé vise à identifier des structures cachées dans des données non étiquetées. Voici quelques exemples d'algorithmes couramment utilisés dans ce domaine :
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clusters, où chaque point de données appartient au cluster dont la moyenne des points est la plus proche (centre du cluster).Application: Utilisé pour la segmentation de la clientèle, le regroupement des documents et l'identification des thèmes dans des ensembles de données textuelles.
Hierarchical Clustering (Clustering hiérarchique)
Application: Utilisé dans la biologie pour construire des arbres phylogénétiques, ou dans le marketing pour segmenter le marché de manière plus intuitive.
Gaussian Mixture Models (GMM)
Application: Utilisé pour la détection d'anomalies, la reconnaissance de formes et la modélisation statistique des données.
Principal Component Analysis (PCA)
Application: Utilisé pour la compression des données, la visualisation des données en deux ou trois dimensions, et l'extraction des caractéristiques importantes.
SelfOrganizing Maps (SOM)
L'apprentissage non supervisé est largement appliqué dans divers domaines :
L'apprentissage non supervisé est un domaine vital du machine learning qui permet de révéler des structures cachées et des relations au sein des données. En apprenant à utiliser ces algorithmes, nous pouvons uncover des informations précieuses et exploiter les données de manière efficace.