Name: Apprentissage non supervisé en Python
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Description du cours

Supposons que vous disposiez d'un ensemble de clients présentant diverses caractéristiques telles que l'âge, la localisation et l'historique financier, et que vous souhaitiez identifier des modèles et les regrouper en clusters. Ou bien, vous disposez d'un ensemble de textes, tels que des pages Wikipédia, et vous souhaitez les segmenter en catégories en fonction de leur contenu. C'est le domaine de l'apprentissage non supervisé, appelé ainsi parce que vous ne guidez ni ne supervisez la découverte de modèles par une tâche de prédiction, mais que vous découvrez plutôt la structure cachée de données non étiquetées. L'apprentissage non supervisé englobe diverses techniques de machine learning, du regroupement à la réduction de dimension en passant par la factorisation matricielle. Dans ce cours, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'apprentissage non supervisé et mettrez en œuvre les algorithmes essentiels à l'aide de scikit-learn et SciPy. Vous apprendrez à regrouper, transformer, visualiser et extraire des informations à partir d'ensembles de données non étiquetés, et vous terminerez le cours en créant un système de recommandation pour recommander des artistes musicaux populaires.Les vidéos contiennent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Afficher la transcription » en bas à gauche des vidéos. Le glossaire du cours se trouve à droite dans la section « Ressources ».Pour obtenir des crédits CPE, vous devez suivre le cours dans son intégralité et obtenir une note de 70 % à l'évaluation. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur la mention « Crédits CPE » à droite.

Prérequis

Supervised Learning with scikit-learn

Programme de formation

Plan du cours

Regroupement pour l'exploration des ensembles de données

Apprenez à identifier les groupes sous-jacents (ou « clusters ») dans un ensemble de données. À la fin de ce chapitre, vous serez en mesure de regrouper des entreprises en fonction de leurs cours boursiers et de distinguer différentes espèces en regroupant leurs mesures.

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Visualisation avec regroupement hiérarchique et t-SNE

Dans ce chapitre, vous découvrirez deux techniques d'apprentissage non supervisé pour la visualisation des données : le regroupement hiérarchique et le t-SNE. Le regroupement hiérarchique fusionne les échantillons de données en grappes de plus en plus grossières, ce qui permet d'obtenir une visualisation arborescente de la hiérarchie des grappes obtenue. Le t-SNE mappe les échantillons de données dans un espace 2D afin de visualiser la proximité des échantillons les uns par rapport aux autres.

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Décorrélation de vos données et réduction des dimensions

La réduction de dimension résume un ensemble de données à l'aide de ses modèles courants. Dans ce chapitre, vous découvrirez la technique de réduction de dimension la plus fondamentale, l'« analyse en composantes principales » (PCA). La PCA est souvent utilisée avant l'apprentissage supervisé afin d'améliorer les performances et la généralisation du modèle. Elle peut également être utile pour l'apprentissage non supervisé. Par exemple, vous utiliserez une variante de la PCA qui vous permettra de regrouper les articles de Wikipédia en fonction de leur contenu.

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Découverte de caractéristiques interprétables

Dans ce chapitre, vous découvrirez une technique de réduction de dimension appelée « factorisation matricielle non négative » (NMF) qui exprime les échantillons sous forme de combinaisons de parties interprétables. Par exemple, elle exprime les documents sous forme de combinaisons de thèmes et les images en termes de motifs visuels courants. Vous apprendrez également à utiliser la NMF pour créer des systèmes de recommandation capables de vous trouver des articles similaires à lire ou des artistes musicaux qui correspondent à votre historique d'écoute.