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Module 12/Avance
Apprentissage non supervisé
Trouver une structure sans étiquettes : partitionnement, réduction de dimension, détection d'anomalies. Directement applicable aux flux de capteurs.
·/5 cours
150 min260 min360 min460 min555 min
Le cadre non supervisé
Absence d'étiquette, notions de distance et de similarité, normalisation, difficulté d'évaluation.
Partitionnement
k-moyennes, choix de k, méthode du coude, silhouette, partitionnement hiérarchique, DBSCAN.
Réduction de dimension
Analyse en composantes principales, variance expliquée, t-SNE et UMAP pour la visualisation, malédiction de la dimension.
Détection d'anomalies
Approches statistiques, isolation forest, autoencodeurs, seuils, faux positifs. Application à la surveillance de capteurs.
Règles d'association et segmentation
Support, confiance, lift, algorithme Apriori, segmentation de clientèle et d'usage.