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Clustering
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Durée estimée du cours: 4 heures
Objectifs:
Définir le clustering pour les applications de ML
Préparer les données pour le clustering
Définissez la similarité pour votre ensemble de données.
Comparez les mesures de similarité manuelles et supervisées.
Utilisez l'algorithme k-moyennes pour mettre en cluster des données.
Évaluez la qualité de votre résultat de clustering.
L'auto-apprentissage du clustering est une introduction au clustering axée sur la mise en œuvre.
Ce cours n'est pas:
un examen exhaustif du clustering
Une description exhaustive des différentes approches algorithmiques de clustering et leur comparaison
un cours sur le clustering avec TensorFlow
Un tutoriel sur la classification (plutôt que sur le clustering)
Prérequis
Pour suivre ce cours, vous devez avoir:
Bonne formation !
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Dernière mise à jour le 2022/09/27 (UTC).
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