Un livre indispensable � tous les programmeurs qui d�veloppent des applications de type machine learning. L'intelligence artificielle est dor�navent au coeur de notre soci�t�, grace aux data scientists. La data science consiste � traduire des probl�mes de toute autre nature, en probl�mes de mod�lisation quantitative, r�solus par des algorithmes de traitement. Ce livre est une r�f�rence pour tous les programmeurs ou chefs de projets travaillant dans le domaine de la data science et de l'IA. Au programme : Travailler avec les donn�es en provenance de bases de donn�es CSV, JSON et SQL Les diff�rentes type de donn�es textes, images, dates et heures L'apprentissage non supervis� et le pr�processing R�gression lin�aire et logique Processus de validation Les machines � vecteurs de support (SVM) Enregistrer et charger des mod�les � partir de frameworks multiples

�ber die Autorin bzw. den Autor

Kyle Gallatin est ing�nieur en informatique et responsable de d�veloppement sur la plate-forme machine learning de Etsy.
Chris Albon est resposable des d�veloppemets machine learning � la Wikimedia fondation qui g�re entre autres Wikipedia.

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