Séminaire

Session 7 : ML : apprentissage non supervisé, clustering

Module LOGICIELS métiers et dématérialisation

Les techniques d'apprentissage non-supervisé pour le clustering

Les algorithmes d’apprentissage non supervisé déterminent par eux-mêmes les caractéristiques d’un élément, ses « features », pour construire un vecteur représentatif constitué d’un certain nombre de ces « features ». Les algorithmes et exemples d’usages : K-Means Clustering, Mean-Shift Clustering, GMM, DBSCAN, HAC, etc. Cette technique regroupe elle aussi deux phases, d’apprentissage et d’inférence. Mais sans nécessiter d’annotations.
Session 7 : ML : apprentissage non supervisé, clustering
22-09-2020
Claude Marson (France)
14h30
Terminé
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