L'apprentissage non supervisé est une méthode d'IA qui analyse des données non étiquetées pour découvrir des structures, modèles ou regroupements cachés sans intervention humaine. Contrairement à l'apprentissage supervisé, il fonctionne sans résultats prédéfinis. Ses applications incluent le clustering (segmentation), la réduction de dimension et la détection d'anomalies
- Enseignant: Anee Ettien Marcel W
- Enseignant: E-learning UIST
- Étudiant: Kouakou Amenand Alexise
- Étudiant: Sohou Junior Fadel
- Étudiant: Traore Mamoudou
- Étudiant: Sangare Moussa
- Étudiant: Lehanatou Yabre
L'objectif est de maîtriser la chaîne de traitement complète de l'information : de l'extraction de données brutes (web, documents, réseaux sociaux) jusqu'à la création de tableaux de bord interactifs. Vous apprendrez à faire parler les textes grâce à l'intelligence artificielle et à la statistique.
- Enseignant: Talnan Evrard
- Enseignant: E-learning UIST
- Étudiant: Kouakou Amenand Alexise
- Étudiant: Sohou Junior Fadel
- Étudiant: Traore Mamoudou
- Étudiant: Sangare Moussa
- Étudiant: Lehanatou Yabre