Descriptif

Ce cours propose une introduction aux techniques d'apprentissage statistique supervisé et non supervisé utilisées dans l'analyse des données. Dans l'apprentissage supervisé, vous explorerez les méthodes de régression et de classification, telles que K-Nearest Neighbors, où les modèles sont formés en utilisant des données étiquetées pour faire des prédictions. En ce qui concerne l'apprentissage non supervisé, le cours couvrira des techniques telles que le regroupement (K-means et HAC), la réduction de la dimensionnalité (PCA) et les méthodes de visualisation des relations entre les données catégorielles.