Face à de grands ensembles de données non structurées et non étiquetées, de nombreuses entreprises utilisent l'apprentissage automatique non supervisé (U-ML) pour découvrir des modèles et identifier des facteurs inconnus qui peuvent influencer les résultats commerciaux. Bien que l'U-ML soit un outil potentiellement puissant, il est important de comprendre ses limites et les avantages relatifs des différentes approches.
Ce cours offre une vue d'ensemble de haut niveau de l'apprentissage automatique non supervisé et souligne les facteurs clés à prendre en compte lors de l'utilisation de l'apprentissage automatique non supervisé pour résoudre des problèmes commerciaux.
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