MNIST non supervisé

La tâche d'apprentissage non supervisé sur MNIST vise à modéliser le jeu de données MNIST en utilisant des méthodes d'apprentissage non supervisé pour découvrir la structure intrinsèque et les représentations de caractéristiques des données. Cette tâche ne repose pas sur des informations d'étiquetage et améliore les capacités de généralisation et de compréhension des données du modèle grâce à des techniques telles que le clustering et la réduction de dimensionnalité, ce qui en fait un domaine de recherche et d'application important.