Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.
Introduit des bases d'apprentissage automatique, couvrant la segmentation des données, le regroupement, la classification, et des applications pratiques comme la classification d'image et la similarité du visage.
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 les méthodes de clustering K-means et DBSCAN, en discutant des propriétés, des inconvénients, de l'initialisation et de la sélection optimale des clusters.
