Dans le cours Initiez-vous au machine learning, vous avez découvert comment transformer une question que vous avez sur vos données, en un problème d’apprentissage automatique non supervisé. Dans ce cours, vous apprendrez à choisir et utiliser les principaux algorithmes qui permettent de résoudre ces problèmes.
Vous découvrirez comment réduire la dimension de vos données grâce à des techniques linéaires comme l’analyse en composantes principales (ACP), ou des techniques non linéaires comme le très populaire t-SNE. Vous découvrirez aussi comment fonctionnent trois familles d’algorithmes de clustering : le clustering hiérarchique, k-means et le clustering par densité.
Suivez ce cours pour apprendre à réduire la dimension de vos données, mieux les visualiser, ou pour rendre vos algorithmes plus efficaces, et pour découvrir comment segmenter automatiquement vos données, sans avoir à définir des classes à priori.
