En bref Résumé d’ouverture: L’apprentissage non supervisé explore des données sans étiquettes pour révéler des structures, des groupes et des patterns qui ne seraient pas apparents autrement. Il s’appuie sur des méthodes comme le clustering et la réduction de dimensionalité pour transformer des jeux de données complexes en représentations plus lisibles et exploitables. Dans un …