Introduit des méthodes de regroupement hiérarchique et k-means, en discutant des approches de construction, des fonctions de liaison, de la méthode de Ward, de l'algorithme Lloyd et de k-means++.
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.
Explore la prise de décision dans l'incertitude, en se concentrant sur la thèse de doctorat posthume de Kilian Schindler sur l'optimisation stochastique évolutive et la réduction de scénarios.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
