Introduction au clustering et à l’apprentissage non supervisé avec Scikit-Learn
Généralité
Description :
Ce cours d’introduction au clustering avec scikit-learn vous plongera dans le monde de l’exploration non supervisée des données. Vous apprendrez les bases du regroupement de données similaires en clusters, une technique essentielle pour la segmentation et l’analyse de données. À travers des exemples pratiques et des exercices, vous serez en mesure d’utiliser la bibliothèque scikit-learn pour implémenter différentes méthodes de clustering et d’interpréter les résultats obtenus.
Objectifs:
- Comprendre les concepts fondamentaux du clustering et de l’apprentissage non supervisé.
- Apprendre les différentes méthodes de clustering, telles que le k-means et le clustering hiérarchique.
- Savoir utiliser scikit-learn pour mettre en œuvre des modèles de clustering.
- Être capable d’évaluer la qualité des clusters générés.
- Maîtriser l’application du clustering à des problèmes du monde réel.
- Acquérir les compétences pour interpréter et visualiser les résultats du clustering.
Public:
Ce cours est destiné aux étudiants, chercheurs, professionnels en informatique et toute personne souhaitant découvrir les techniques de clustering. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique n’est requise, mais une familiarité avec les concepts statistiques et mathématiques serait un avantage.
Prérequis:
- Connaissance de base des concepts statistiques et mathématiques.
- Compréhension élémentaire des concepts d’apprentissage automatique.
- Familiarité avec le langage de programmation Python (pas obligatoire, mais utile).
Contenu du cours
Introduction au clustering et à l'apprentissage non supervisé
- Introduction à l’apprentissage automatique non supervisé et au clustering.
- Différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé.
- Applications et importance du clustering dans l’analyse des données.
Méthode K-Means
- Présentation de la méthode de clustering K-Means.
- Algorithme de K-Means et processus itératif.
- Sélection du nombre optimal de clusters et évaluation des performances.
Clustering hiérarchique
- Introduction au clustering hiérarchique.
- Différentes approches de clustering hiérarchique (agglomératif et diviseur).
- Utilisation de dendrogrammes pour interpréter les résultats.
Autres méthodes de clustering
- Présentation d’autres méthodes de clustering, telles que le DBSCAN et le clustering spectral.
- Avantages et limitations des différentes méthodes.
Utilisation de scikit-learn pour le clustering
- Présentation de la bibliothèque scikit-learn pour l’apprentissage automatique en Python.
- Mise en œuvre pratique des méthodes de clustering avec scikit-learn.
- Sélection et prétraitement des données pour le clustering.
Évaluation des Clusters
- Métriques d’évaluation de la qualité des clusters.
- Utilisation de mesures telles que la silhouette et l’inertie.
- Interprétation des résultats pour choisir la meilleure méthode de clustering.
Visualisation des clusters et interprétation
- Visualisation des clusters à l’aide de graphiques et de diagrammes.
- Interprétation des résultats du clustering en fonction des caractéristiques.
- Analyse de la cohérence des clusters.
Applications pratiques et projets
- Applications réelles du clustering dans des domaines comme le marketing et la biologie.
- Travaux pratiques et projets pour appliquer les compétences acquises.
- Perspectives sur les développements futurs dans le domaine du clustering.
Informations
| Niveau | Intermédiaire |
| Modes d’enseignement | Présentiel – Distanciel – A votre rythme en MOOC |
| Durée | 3 jours -21 heures |
| Lieux | Paris |
| Code cours | MLCL00 |