Exploitez tout le potentiel du clustering K-Means et découvrez comment analyser des données non étiquetées à l'aide du langage de programmation R. Dans cette formation pratique, vous acquerrez des bases solides en apprentissage automatique non supervisé en apprenant à préparer des données, à appliquer des techniques de clustering et à interpréter des résultats de segmentation pertinents.

Conçu pour les apprenants ayant des connaissances de base en R et en statistiques, ce cours vous guide tout au long du processus complet de regroupement à l’aide d’un projet concret de segmentation de la clientèle. Vous explorerez les concepts fondamentaux du regroupement, comprendrez les objectifs de l’apprentissage non supervisé, mettrez en œuvre l’algorithme K-Means dans R et examinerez comment la mise à l’échelle des caractéristiques influence la qualité et les performances des clusters. À l’issue de ce cours, vous serez capable de construire des workflows de regroupement, d’évaluer l’efficacité du regroupement, d’analyser les résultats de segmentation et de recommander des stratégies de regroupement basées sur les données pour des ensembles de données concrets. L’approche par projet allie la compréhension conceptuelle à la mise en œuvre pratique, vous aidant ainsi à gagner en assurance dans l’application du regroupement par la méthode des K-moyennes à la segmentation de la clientèle et à d’autres problèmes liés à des données non étiquetées. Que vous souhaitiez renforcer vos compétences en analyse de données ou acquérir une expérience pratique du clustering sous R, ce cours propose une introduction ciblée à l’une des techniques d’apprentissage automatique non supervisé les plus largement utilisées.