Deep Clustering

Le Deep Clustering est une méthode de clustering basée sur l'apprentissage profond, conçue pour apprendre automatiquement des représentations de données à haute dimension via des réseaux de neurones afin d'atteindre un clustering non supervisé plus efficace. Cette méthode optimise le réseau pour minimiser la similarité entre différents clusters et maximiser la similarité au sein du même cluster, ce qui améliore la précision et la robustesse du clustering. Le Deep Clustering présente une valeur d'application significative dans le traitement de données multimodales telles que les images, le texte et l'audio, permettant d'identifier efficacement la structure intrinsèque et les modèles des données, et de soutenir une analyse et une compréhension optimisées des ensembles de données complexes.