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L'apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux machines d'apprendre à partir de données, d'identifier des motifs, de faire des prédictions et d'améliorer la prise de décision au fil du temps sans programmation explicite.
L'apprentissage non supervisé est une branche de l'apprentissage automatique axée sur la découverte de motifs, de structures et de relations dans des données non étiquetées, permettant des tâches telles que le clustering, la réduction de dimensionnalité et l'apprentissage de règles d'association pour des applications telles que la segmentation de clientèle, la détection d'anomalies et les moteurs de recommandation.
L'apprentissage non supervisé est une technique d'apprentissage automatique qui entraîne des algorithmes sur des données non étiquetées afin de découvrir des motifs, des structures et des relations cachés. Les méthodes courantes incluent le clustering, l'association et la réduction de dimensionnalité, avec des applications dans la segmentation de la clientèle, la détection d'anomalies et l'analyse du panier d'achat.
L'apprentissage semi-supervisé (SSL) est une technique d'apprentissage automatique qui exploite à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner des modèles, ce qui le rend idéal lorsque l'étiquetage de toutes les données est impraticable ou coûteux. Il combine les avantages de l'apprentissage supervisé et non supervisé pour améliorer la précision et la généralisation.
Le regroupement (clustering) est une technique d'apprentissage automatique non supervisé qui regroupe des points de données similaires, permettant une analyse exploratoire des données sans données étiquetées. Découvrez les types, applications et comment les modèles d'embedding améliorent le clustering.
Le regroupement par K-Means est un algorithme populaire d'apprentissage automatique non supervisé qui permet de partitionner des ensembles de données en un nombre prédéfini de groupes distincts et non chevauchants, en minimisant la somme des distances au carré entre les points de données et les centroïdes de leurs clusters.
