Apprentissage non supervisé pour les débutants en IA

Diapositive 1 : Cette diapositive présente le Guide d'apprentissage non supervisé pour débutants. Indiquez le nom de votre entreprise.
Diapositive 2 : Il s'agit d'une diapositive d'ordre du jour. Énoncez vos ordres du jour ici.
Diapositive 3 : La diapositive affiche la table des matières de la présentation.
Diapositive 4 : La diapositive poursuit la table des matières.
Diapositive 5 : Cette diapositive présente une introduction de base à la technologie de l'apprentissage automatique, utile pour les nouveaux aspirants et les programmeurs chevronnés.
Diapositive 6 : Cette diapositive fournit un aperçu général des types d'apprentissage automatique qui peuvent aider les développeurs d'IA à construire de nouveaux modèles d'apprentissage automatique.
Diapositive 7 : Cette diapositive présente le processus de fonctionnement de la technologie de l'apprentissage automatique, utilisable pour les débutants afin de comprendre le processus en coulisses.
Diapositive 8 : Cette diapositive présente un aperçu du marché mondial de l'apprentissage automatique qui peut aider les entreprises et les investisseurs à prendre certaines décisions.
Diapositive 9 : La diapositive affiche le titre du contenu de la présentation.
Diapositive 10 : Cette diapositive présente une introduction de base à la technologie d'apprentissage non supervisé, utile pour les nouveaux aspirants et les programmeurs chevronnés.
Diapositive 11 : Cette diapositive met en évidence le fonctionnement de la technologie d'apprentissage non supervisé, utile pour les nouveaux aspirants et les programmeurs chevronnés.
Diapositive 12 : Cette diapositive présente la différence entre les technologies d'apprentissage supervisé et non supervisé, guidant les utilisateurs sur leurs capacités.
Diapositive 13 : La diapositive décrit le titre du contenu de manière plus approfondie.
Diapositive 14 : Cette diapositive représente les principaux types d'algorithmes de technologie d'apprentissage non supervisé, utiles pour les nouveaux aspirants et les programmeurs chevronnés.
Diapositive 15 : Cette diapositive présente une compréhension de base de l'algorithme d'apprentissage non supervisé, c'est-à-dire le clustering K-means.
Diapositive 16 : Cette diapositive met en évidence une compréhension de base de l'algorithme d'apprentissage non supervisé, c'est-à-dire le clustering hiérarchique agglomératif (HAC).
Diapositive 17 : Cette diapositive fournit une compréhension de base de l'algorithme d'apprentissage non supervisé, c'est-à-dire le clustering spatial basé sur la densité des applications avec bruit (DBSCAN).
Diapositive 18 : La diapositive affiche le titre du contenu de manière plus approfondie.
Diapositive 19 : Cette diapositive démontre une compréhension de base de l'algorithme d'apprentissage non supervisé, c'est-à-dire l'Analyse en Composantes Principales (ACP).
Diapositive 20 : Cette diapositive présente une compréhension de base de l'algorithme d'apprentissage non supervisé, c'est-à-dire la Décomposition en Valeurs Singulières (SVD).
Diapositive 21 : La diapositive affiche un autre titre du contenu.
Diapositive 22 : Cette diapositive fournit une compréhension de base de l'algorithme d'apprentissage non supervisé, c'est-à-dire le facteur de valeur aberrante locale (LOF).
Diapositive 23 : Cette diapositive présente une compréhension de base de l'algorithme d'apprentissage non supervisé, c'est-à-dire les forêts isolées.
Diapositive 24 : Cette diapositive donne une compréhension de base de l'algorithme d'apprentissage non supervisé, c'est-à-dire les Machines à Vecteurs de Support à une classe (SVM).
Diapositive 25 : La diapositive affiche le titre du contenu de manière plus approfondie.
Diapositive 26 : Cette diapositive met en évidence quelques exemples où les algorithmes d'apprentissage non supervisé sont en action, utiles pour les entreprises et les développeurs.
Diapositive 27 : La diapositive affiche le titre du contenu de manière plus approfondie.
Diapositive 28 : Cette diapositive présente le fonctionnement de la détection d'anomalies dans la technologie d'apprentissage non supervisé, utile pour les banquiers et les institutions financières.
Diapositive 29 : Cette diapositive montre le fonctionnement du moteur de recommandation dans la technologie d'apprentissage non supervisé, utile pour les développeurs d'applications OTT.
Diapositive 30 : Cette diapositive met en évidence le fonctionnement du traitement du langage naturel dans la technologie d'apprentissage non supervisé, utile pour les développeurs.
Diapositive 31 : Cette diapositive présente la segmentation des clients dans la technologie d'apprentissage supervisé, utile pour les sites Web de vente en ligne.
Diapositive 32 : Cette diapositive démontre le clustering d'images dans la technologie d'apprentissage non supervisé, utile pour les développeurs et les équipes créatives.
Diapositive 33 : Cette diapositive présente l'analyse des réseaux sociaux grâce à la technologie d'apprentissage non supervisé, utile pour les nouveaux aspirants et les programmeurs chevronnés.
Diapositive 34 : La diapositive affiche le titre du contenu de manière plus approfondie.
Diapositive 35 : Cette diapositive présente les principaux avantages de la technologie d'apprentissage non supervisé, utiles pour les nouveaux aspirants et les programmeurs chevronnés.
Diapositive 36 : Cette diapositive décrit les principales limites de la technologie d'apprentissage non supervisé, utiles pour les nouveaux aspirants et les programmeurs chevronnés.
Diapositive 37 : La diapositive affiche le titre du contenu de la présentation.
Diapositive 38 : Cette diapositive présente un aperçu du marché de la technologie d'apprentissage non supervisé, utile pour les programmeurs chevronnés et les investisseurs commerciaux.
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Diapositive 40 : Cette diapositive est intitulée Diapositives supplémentaires pour aller de l'avant.
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Diapositive 43 : Cette diapositive représente un diagramme de Venn avec des zones de texte.
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