Explication détaillée
Le modèle cherche des regroupements (clustering), des réductions de dimension (PCA), des motifs ou des anomalies. Très utile en exploration de données, segmentation client, détection de fraude ou pré-entraînement.
Exemples
Segmentation de clients en groupes
Détection d'anomalies réseau
Réduction de dimension pour visualisation
Questions fréquentes
Donne-t-il toujours des résultats fiables ?
Les structures découvertes doivent toujours être interprétées et validées par le métier.
Termes associés
Machine Learning
Branche de l'IA dans laquelle les modèles apprennent des motifs à partir de données plutôt que de suivre des règles explicites.
Apprentissage supervisé
Apprentissage à partir d'exemples étiquetés (entrée → sortie attendue).
Embedding
Représentation vectorielle d'un texte, d'une image ou d'un objet, capturant son sens dans un espace numérique.
Apprentissage par renforcement
Méthode d'apprentissage où un agent apprend à agir par essais et erreurs en maximisant une récompense.
Dernière mise à jour : 15/07/2026