Qu'est-ce que le clustering d'intelligence artificielle (IA) ? Comment il identifie les modèles

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Table des matières Quels sont quelques exemples d'algorithmes de clustering ? Comment les algorithmes de clustering sont-ils utilisés dans des applications spécifiques ? Comment les grandes entreprises abordent-elles le clustering de l'IA ? Comment les challengers et les startups gèrent-ils le clustering IA ? Y a-t-il quelque chose que le clustering IA ne peut pas faire ?

Le clustering IA est le processus d'apprentissage automatique (ML) qui consiste à organiser les données en sous-groupes avec des attributs ou des éléments similaires. Les algorithmes de clustering ont tendance à bien fonctionner dans des environnements où la réponse n'a pas besoin d'être parfaite, elle doit simplement être similaire ou proche pour être une correspondance acceptable. Le regroupement de l'IA peut être particulièrement efficace pour identifier les modèles d'apprentissage non supervisé. Certaines applications courantes concernent les ressources humaines, l'analyse de données, les systèmes de recommandation et les sciences sociales.

Les scientifiques des données, les statisticiens et les scientifiques de l'IA utilisent des algorithmes de clustering pour rechercher des réponses proches d'autres réponses. Ils utilisent d'abord un ensemble de données d'entraînement pour définir le problème, puis recherchent des solutions potentielles similaires à celles générées avec les données d'entraînement.

L'un des défis consiste à définir la "proximité", car la réponse souhaitée est généralement générée avec les données d'entraînement. Lorsque les données ont plusieurs dimensions, les scientifiques des données peuvent également guider l'algorithme en attribuant des poids aux différentes colonnes de données dans l'équation utilisée pour définir la proximité. Il n'est pas rare de travailler avec plusieurs fonctions différentes qui définissent la proximité.

Lorsque la fonction de proximité, également appelée métrique de similarité ou mesure de distance, est définie, une grande partie du travail consiste à stocker les données de manière à pouvoir les rechercher rapidement. Certains concepteurs de bases de données créent des couches spéciales pour simplifier cette recherche. Un élément clé de nombreux algorithmes est la mesure de distance qui définit la distance entre deux points de données.

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Une autre approche consiste à renverser le problème et à rechercher délibérément la pire correspondance possible. Ceci est adapté aux professionnels...