Le cours "Règles d'association et analyse des aberrantes" introduit les étudiants aux concepts fondamentaux des méthodes d'apprentissage non supervisé, en se concentrant sur les règles d'association et la détection des aberrantes. Les participants se pencheront sur les motifs fréquents et les règles d'association, en acquérant des connaissances sur les algorithmes Algorithme et l'exploration des règles d'association basée sur les contraintes. En outre, les étudiants exploreront les méthodes de détection des valeurs aberrantes, avec une compréhension approfondie des valeurs aberrantes contextuelles. Grâce à des tutoriels interactifs et des études de cas pratiques, les étudiants acquerront une expérience pratique dans l'application des règles d'association et des techniques de détection des aberrantes à divers ensembles de données. Objectifs d'apprentissage du cours : À la fin de ce cours, les étudiants seront en mesure de : 1. Donnée aberrante des principes et de l'importance des méthodes d'apprentissage non supervisé, en particulier les règles d'association et la détection des valeurs aberrantes. 2. Comprendre les concepts et les applications des motifs fréquents et des règles d'association dans la découverte de relations intéressantes entre les éléments. 3. Explorer les algorithmes Algorithme pour extraire efficacement des ensembles de motifs fréquents et générer des règles d'association. 4. Implémenter et interpréter les métriques de support, de confiance et d'élévation dans l'exploration de règles d'association. 5. Comprendre le concept de l'exploration de règles d'association basée sur les contraintes et son rôle dans la capture de modèles d'association spécifiques. 6. Analyser l'importance de la détection des données aberrantes dans l'analyse des données et les applications du monde réel. 7. Appliquer diverses méthodes de détection des valeurs aberrantes, y compris des approches statistiques et basées sur la distance, pour identifier les points de données anormaux. 8. Comprendre les valeurs aberrantes contextuelles et les techniques de détection des valeurs aberrantes contextuelles pour capturer les valeurs aberrantes dans des contextes spécifiques. 9. Appliquer les règles d'association et les techniques de détection des valeurs aberrantes dans des études de cas du monde réel pour en tirer des enseignements significatifs. Tout au long du cours, les étudiants s'engageront activement dans des tutoriels et des études de cas, renforçant leurs compétences en matière d'exploration de règles d'association et de détection des valeurs aberrantes et acquérant une expérience pratique dans l'application de ces techniques à divers ensembles de données. En atteignant les objectifs d'apprentissage, les participants seront bien équipés pour exceller dans les tâches d'apprentissage non supervisé et prendre des décisions éclairées en utilisant des règles d'association et des techniques de détection de valeurs aberrantes.