Apprentissage non supervisé, Amélioration et optimisation des modèles

• Comprendre les bases et les principaux algorithmes de l’apprentissage non supervisé.
• Utiliser K-means et PCA pour l’analyse et la visualisation des données.
• Explorer des techniques avancées et l’apprentissage par renforcement.

1. Concepts Fondamentaux de l’Apprentissage Non Supervisé

• Introduction à l’apprentissage non supervisé
• Différences entre apprentissage supervisé et non supervisé
• Applications courantes de l’apprentissage non supervisé

2. Introduction aux Algorithmes Non Supervisés

• Clustering : principes et applications
• Réduction de Dimensionnalité : techniques et cas d’usage
• Détection d’Anomalies : méthodes et exemples pratiques

3. K-means et PCA (Analyse en Composantes Principales)

• K-means : fonctionnement, avantages et limitations
• PCA : principes, mise en œuvre et interprétation des résultats

4. Amélioration et Optimisation des Modèles

• Techniques d’évaluation des performances.
• Hyperparameter tuning pour K-means et PCA.
• Utilisation des métriques de clustering, contrôle de l’overfitting.
• Pratiques de validation croisée adaptées aux modèles non supervisés.

5. Techniques Avancées et Optimisation des Modèles

• Optimisation des modèles non supervisés
• Introduction à l’apprentissage par renforcement
• Techniques avancées pour améliorer les modèles

6. Etudes de cas 1

• Utiliser des techniques de clustering pour segmenter une base de données clients en groupes homogènes afin de personnaliser les stratégies marketing (application de l’algorithme K-means, analyser les segments, recommandations pour des stratégies marketing ciblées)

7. Etudes de cas 2

• Utiliser la réduction de dimensionnalité pour visualiser des données complexes et identifier des tendances ou des anomalies. (préparation des données et normalisation, application de PCA pour réduire les dimensions, visualisation des résultats 2D,3D)