Apprenez tout ce que vous devez savoir sur l'apprentissage non supervisé.
Cette vidéo couvre : le clustering k-means, l'évaluation du clustering, le clustering hiérarchique, l'ACP et la réduction de dimensionnalité, la détection d'anomalies, mini-projet : segmentation de la clientèle. Chaque concept est expliqué avec des exemples réels et des modèles pratiques que vous pouvez utiliser immédiatement.
Ceci est l'épisode 3 de la série sur l'apprentissage automatique.
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📚 CE QUE VOUS ALLEZ APPRENDRE
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0:00 — Introduction
0:21 — Agenda
0:49 — Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé
1:17 — Clustering K Means
1:44 — Inertie et méthode du coude
2:09 — Évaluation du clustering
2:39 — Score de silhouette en profondeur
3:08 — Clustering hiérarchique
3:38 — Méthodes de liaison
4:06 — Dendrogrammes et comparaison
4:40 — ACP et réduction de dimensionnalité
5:12 — Variance expliquée
5:41 — ACP Quand et Pourquoi
6:12 — Détection d'anomalies
6:43 — Forêt d'isolement
7:20 — Points clés à retenir
7:55 — Référence rapide Python
8:29 — Conclusion
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🎮 PRATIQUEZ GRATUITEMENT
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Chaque concept de cette vidéo a des exercices pratiques correspondants :
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🗺️ FEUILLE DE ROUTE DE LA SÉRIE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
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⬜ EP — Fondations de l'AA
⬜ EP — Classification & Arbres
✅ EP — Apprentissage non supervisé (vous êtes ici)
⬜ EP — Pipelines d'AA & MLOps
⬜ EP — Séries temporelles & Prévisions
⬜ EP — NLP & Traitement de texte
⬜ EP — Systèmes de recommandation
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🗺️ TOUTES LES SÉRIES
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📘 Ingénierie des données — SQL, Python, dbt, Airflow, Entrepôts
🔴 Apprentissage automatique — Fondations à la production (cette série)
🟣 IA générative — RAG, Agents, LLMs
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🔗 LIENS
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À la prochaine.
— Jaco
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