L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique où les modèles analysent des données sans sorties étiquetées. Au lieu de se voir indiquer ce qu'il faut rechercher, l'algorithme découvre des motifs, des structures ou des relations par lui-même. Cette approche est largement utilisée dans la segmentation de la clientèle, le clustering et la détection d'anomalies. Vous vous demandez comment l'IA peut trouver des motifs cachés sans aucune instruction ? Explorons cela dans cette vidéo !
2540126645 - Wilbert Coandadiputra
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