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JOUR 41 — t-SNE : Visualiser la complexité en 2D (méthode non-linéaire)

La PCA ne voit que des relations linéaires. Mais si tes données ont une structure complexe (images, embeddings, textes), elle peut complètement manquer les clusters. Aujourd'hui (Jour 41), on découvre t-SNE : la méthode de visualisation non-linéaire qui révèle des groupes cachés en 2D. Au programme : ✅ L'intuition : préserver les voisinages locaux ✅ Le paramètre clé : Perplexity (combien de voisins ?) ✅ Usages ML : embeddings, clustering, anomalies ⚠️ Limites : lent, pas de projection de nouvelles données, axes non interprétables #tSNE #DataVisualization #MachineLearning #DataScience #Python #DimensionalityReduction #Clustering #Embeddings #NLP #ComputerVision #UnsupervisedLearning #EDA #DeepLearning #AI #100JoursDeML #NonLinear #MNIST #FeatureEngineering #DataAnalysis #Sklearn #IntelligenceArtificielle #IAAct #GouvernanceIA #IAResponsable #PrivacyByDesign #StartupsAfricaines #InnovationAfricaine #ConformitéNumérique #DroitNumérique #AIRegulation #TechAfrica #IAÉthique #TransformationDigitale #TraitementDuLangage #MachineLearning #DeepLearning #IAGénérative #ComputerVision #NLP #100JoursDeML #DataScience #TechPourTous #ApprentissageAutomatique #ReconversionProfessionnelle #TechPourTous #Validation #CrossValidation #DataLeakage #IA #Dataset