Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.
Explore l'estimation stochastique du modèle de bloc, le regroupement spectral, la modularité du réseau, la matrice laplacienne et le regroupement des moyennes k.
Introduit des méthodes de regroupement fondées sur des modèles utilisant des modèles de mélange et des variables latentes, avec des exemples pratiques sur les données d'iris.
Explore les modèles de mélange gaussien pour la classification des données, en mettant l'accent sur la dénigrement des signaux et l'estimation des données originales à l'aide des approches de probabilité et a posteriori.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Comparer les algorithmes K-Means et Spectral Clustering, en mettant en évidence leurs différences et leurs applications pratiques dans le regroupement des comportements des élèves.
Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Couvre l'apprentissage non supervisé axé sur les méthodes de regroupement et les défis rencontrés dans les algorithmes de regroupement comme K-means et DBSCAN.
