Regroupement vs Classification
Regroupement et classification sont deux techniques d'apprentissage automatique aux objectifs distincts.
La classification consiste à trier dans des catégories connues (comme trier du courrier dans des boîtes pré-étiquetées). Le regroupement, en revanche, consiste à découvrir des catégories (comme trouver des groupes dans du courrier non trié).
La classification est couramment utilisée pour la détection de spam ou la reconnaissance d'images, où les catégories sont prédéfinies. À l'inverse, le regroupement est utilisé dans des scénarios tels que la segmentation de la clientèle ou la découverte de sujets dans une collection de documents, où l'objectif est de révéler des schémas ou des groupements cachés.
En résumé, la classification permet de prédire des catégories connues, tandis que le regroupement aide à découvrir des groupements inconnus. Le choix entre les deux dépend de la nature de vos données et du problème à résoudre.
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Can you give more real-world examples of clustering and classification?
What are some popular algorithms used for clustering and classification?
How do I decide whether to use clustering or classification for my data?
Awesome!
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Regroupement et classification sont deux techniques d'apprentissage automatique aux objectifs distincts.
La classification consiste à trier dans des catégories connues (comme trier du courrier dans des boîtes pré-étiquetées). Le regroupement, en revanche, consiste à découvrir des catégories (comme trouver des groupes dans du courrier non trié).
La classification est couramment utilisée pour la détection de spam ou la reconnaissance d'images, où les catégories sont prédéfinies. À l'inverse, le regroupement est utilisé dans des scénarios tels que la segmentation de la clientèle ou la découverte de sujets dans une collection de documents, où l'objectif est de révéler des schémas ou des groupements cachés.
En résumé, la classification permet de prédire des catégories connues, tandis que le regroupement aide à découvrir des groupements inconnus. Le choix entre les deux dépend de la nature de vos données et du problème à résoudre.
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