Apprentissage non supervisé

Comprendre le machine learning

Hadrien Lacroix

Content Developer at DataCamp

Apprentissage non supervisé

Apprentissage non supervisé

• Apprentissage non supervisé = pas de colonne cible
  • Pas de guide
  • Examine l'ensemble des données
  • Tente de détecter des schémas

Applications

Clustering

Exemple de clustering

Cluster d'espèces

Cluster de couleurs

Cluster d'origines

Modèles de clustering

• K moyennes :
  • Spécifiez le nombre de clusters
• DBSCAN (clustering spatial basé sur la densité des applications avec bruit) :
  • Préciser ce qui constitue un cluster

Tableau d’iris

K-moyennes avec 4 clusters

K-moyennes avec 3 clusters

Vérité de terrain

Détection des anomalies

Détection des valeurs aberrantes

• Détection des anomalies = détection des valeurs aberrantes
• Valeurs aberrantes = observations différentes des autres

Valeurs aberrantes

Suppression des valeurs aberrantes

Quelques cas d'utilisation de la détection d'anomalies

• Découvrir les appareils qui tombent en panne plus rapidement ou qui durent plus longtemps
• Découvrir les fraudeurs qui parviennent à tromper le système
• Découvrir des patients qui résistent à une maladie mortelle
• ...

Association

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Passons à la pratique !

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