Machine Learning avec Scikit-Learn - 3e éd.

L’apprentissage automatique (Machine Learning) est aujourd’hui en pleine
explosion. Mais de quoi s’agit-il exactement, et comment pouvez-vous le mettre
en oeuvre dans vos propres projets ?
La 3e édition de cet ouvrage de référence vous explique les concepts
fondamentaux du Machine Learning et vous apprend à maîtriser les outils qui
vous permettront de créer vous-même des systèmes capables d’apprentissage
automatique.
Vous apprendrez ainsi à utiliser Scikit-Learn, un outil open source très
simple et néanmoins très puissant que vous pourrez mettre en place dans vos
systèmes en production.

* Apprendre les bases du Machine Learning en suivant pas à pas toutes les étapes d’un projet utilisant Scikit-Learn et Pandas.
* Ouvrir les boîtes noires pour comprendre comment fonctionnent les algorithmes.
* Explorer plusieurs modèles d’entraînement, notamment les machines à vecteur de support (SVM).
* Comprendre le modèle des arbres de décision et celui des forêts aléatoires, et exploiter la puissance des méthodes ensemblistes.
* Exploiter des techniques d’apprentissage non supervisées telles que la réduction de dimensionnalité, la classification et la détection d’anomalies.


Tous les exemples de code sont disponibles en ligne sous la forme de notebooks
Jupyter à l’adresse suivante : https://github.com/ageron/handson-ml3