Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Clustering K-means
Algorithme de partitionnement qui regroupe les données en K clusters en minimisant la variance intra-cluster.
Clustering Hiérarchique
Méthode qui construit une hiérarchie de clusters par approches ascendantes (agglomératives) ou descendantes (divisives).
Clustering DBSCAN
Algorithme basé sur la densité qui identifie des clusters de forme arbitraire en regroupant les points suffisamment proches.
Analyse en Composantes Principales (PCA)
Technique de réduction dimensionnelle linéaire qui transforme les données en axes orthogonaux maximisant la variance.
t-SNE
Algorithme non linéaire de réduction dimensionnelle préservant les structures locales pour la visualisation de données.
Autoencodeurs
Réseaux de neurones non supervisés apprenant des représentations compressées efficaces par reconstruction.
Détection d'Anomalies
Identification d'observations ou de patterns qui s'écartent significativement du comportement normal des données.
Modèles de Mélanges Gaussiens (GMM)
Approche probabiliste modélisant les données comme combinaison de plusieurs distributions gaussiennes pour le clustering.
Cartes Auto-organisatrices (SOM)
Réseaux de neurones compétitifs projetant des données haute dimension sur une grille 2D préservant la topologie.
Factorisation de Matrices Non Négatives (NMF)
Méthode décomposant une matrice en facteurs non négatifs pour découvrir des caractéristiques latentes.
Clustering Spectral
Technique utilisant les valeurs propres d'une matrice de similarité pour effectuer le clustering sur des données non convexes.
UMAP
Algorithme moderne de réduction dimensionnelle préservant simultanément les structures locales et globales des données.
GANs Non Supervisés
Réseaux antagonistes génératifs apprenant sans étiquettes à générer des données réalistes par compétition.
Règles d'Association
Méthodes découvrant des relations entre variables dans de grandes bases de données, comme l'algorithme Apriori.
Estimation de Densité par Noyau (KDE)
Technique non paramétrique estimant la fonction de densité de probabilité d'une variable aléatoire.