Apprentissage non supervisé

1

Leçon 1: L'apprentissage non supervisé : pourquoi et quand ?

1 heure

2

Leçon 2: K-means : clustering par centroïdes

2 heures

3

Leçon 3: DBSCAN : clustering par densité

1 heure et 30 minutes

4

Leçon 4: Clustering hiérarchique

1 heure et 30 minutes

5

Leçon 5: PCA appliquée en ML

1 heure et 30 minutes

6

Leçon 6: t-SNE et UMAP : visualisation haute dimension

2 heures

7

Leçon 7: Détection d'anomalies : Isolation Forest

1 heure et 30 minutes

8

Leçon 8: TP : segmentation clients e-commerce

3 heures

9

Leçon 9: TP : clustering de documents avec TF-IDF

2 heures et 30 minutes

10

Leçon 10: Synthèse non-supervisé

1 heure et 30 minutes