Dans ce cours, vous comprendrez pleinement l'apprentissage non supervisé et apprendrez à utiliser l'apprentissage non supervisé pour effectuer la classification des données.
🎯 Tâches
Dans ce cours, vous apprendrez :
- Comment effectuer différents types de techniques de classification, y compris la classification basée sur le centroïde, la classification hiérarchique, la classification basée sur la densité et la classification spectrale
- Comment appliquer les méthodes de classification à des problèmes du monde réel, tels que la compression d'images et le suivi de la distribution des vélos partagés
- Comment évaluer les performances des méthodes de classification courantes
🏆 Réalisations
Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure de :
- Comprendre les principes et les applications de l'apprentissage non supervisé, en particulier dans le contexte de la classification des données
- Implémenter et appliquer divers algorithmes de classification pour résoudre des problèmes pratiques
- Évaluer l'efficacité des différentes méthodes de classification et sélectionner la technique appropriée pour une tâche donnée
- Utiliser les techniques de classification pour extraire des informations à partir de données non étiquetées et soutenir les processus de prise de décision
