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L’apprentissage non supervisé est une technique de machine learning où le modèle est entraîné sur des données sans étiquettes. L’objectif est de découvrir des structures cachées ou des motifs dans les données. Les techniques courantes incluent le clustering et la réduction de dimensions.
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