Description du cours
Ce chapitre présentera des concepts et des techniques d’apprentissage automatique non supervisés. Il couvrira les modèles de mélange gaussiens. Il couvrira également différents types de clustering. Ce chapitre présentera également le concept d’apprentissage multiple et la différence entre les différents types.
Objectifs de la formation :
- En savoir plus sur les modèles de mélange gaussien
- En savoir plus sur le clustering
- En savoir plus sur l’apprentissage multiple
Les compétences:
- Mise en œuvre de modèles de mélange gaussien
- Mise en œuvre du clustering K-Means, DBSCAN et OPTICS
- Utilisation de méthodes d’apprentissage multiples pour modifier les performances du modèle
Ce que vous allez apprendre
- Comprendre les concepts et techniques de base de l'apprentissage automatique non supervisé
- En apprendre davantage sur les modèles de mélange gaussien
- Explorer différents types de clustering, y compris le clustering spectral
- Examiner l'apprentissage de variétés (manifold learning) et les différences entre ses différents types
Points clés à retenir
- L'apprentissage automatique non supervisé couvre des concepts et des techniques qui incluent les modèles de mélange gaussien, le clustering et l'apprentissage de variétés.
- Le clustering peut prendre différents types, et le clustering spectral fait partie des méthodes pertinentes pour ce matériel.
- L'apprentissage de variétés est présenté ainsi que les différences entre ses différents types.
- Le cours aborde les algorithmes d'apprentissage automatique et les méthodes d'exploration de données dans un contexte d'apprentissage non supervisé.
Foire aux questions
Quels sujets ce cours couvre-t-il ?
Il présente les concepts et techniques de l'apprentissage automatique non supervisé, couvrant les modèles de mélange gaussien, différents types de clustering et l'apprentissage de variétés, y compris la différence entre ses différents types.
Quelles leçons sont incluses ?
Le cours comprend trois leçons : Modèles de mélange gaussien, Clustering, et Apprentissage de variétés (Manifold Learning).
Quelles compétences vais-je acquérir grâce à ce cours ?
Vous développerez des compétences en méthodes d'exploration de données, apprentissage automatique, algorithmes d'apprentissage automatique, méthodes d'apprentissage automatique, clustering spectral et apprentissage non supervisé.
Quels sont les objectifs d'apprentissage de ce cours ?
Les objectifs d'apprentissage sont d'en apprendre davantage sur les modèles de mélange gaussien, le clustering et l'apprentissage de variétés.
