Résumé du cours
Vous savez à présent comment :
- Décrire le clustering pour les applications de ML
- Suivez les bonnes pratiques et les considérations concernant le clustering des données.
- Utilisez l'algorithme k-moyennes.
- Comparez les approches de clustering populaires.
- Choisissez entre les mesures de similarité supervisées et manuelles, selon le cas.
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Dernière mise à jour le 2025/02/25 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/02/25 (UTC)."],[[["This training equips you with the ability to describe clustering in machine learning and understand its practical applications."],["It guides you through best practices for data clustering and introduces the k-means algorithm for effective implementation."],["The training enables you to compare various clustering methods and make informed choices between supervised and manual similarity measures."]]],[]]
