Unsupervised Image Classification

La classification d'images non supervisée désigne la tâche de regrouper automatiquement un ensemble de données d'images dans ses catégories réelles sans utiliser de données étiquetées. Cette tâche vise à apprendre à partir de données d'images non étiquetées, à découvrir la structure et les motifs inhérents aux données, et ainsi à réaliser une classification d'images. Non seulement cela peut réduire considérablement les coûts d'annotation, mais cela améliore également l'adaptabilité du modèle à de grandes quantités de données non étiquetées, ce qui en fait une approche très précieuse pour diverses applications.