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Introduit la modélisation à l'échelle atomique et les prédictions informatiques, mettant l'accent sur les fondamentaux de la science des matériaux et les compétences en programmation Python.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Couvre les règles d'association minière, se concentrant sur les algorithmes de croissance d'Apriori et de FP pour trouver des itemset fréquents et extraire les règles efficacement.
Introduit l'extraction de règles d'association, couvrant le support, la confiance, l'algorithme Apriori et la croissance des FP pour la découverte fréquente d'éléments.
