Guide pratique du machine learning avec Python

L'intelligence artificielle est dorénavent au coeur de notre société, grace aux data scientists.
La data science consiste à traduire des problèmes de toute autre nature, en problèmes de modélisation quantitative, résolus par des algorithmes de traitement.
Ce livre est une référence 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 données en provenance de bases de données CSV, JSON et SQL
Les différentes type de données textes, images, dates et heures
L'apprentissage non supervisé et le préprocessing
Régression linéaire et logique
Processus de validation
Les machines à vecteurs de support (SVM)
Enregistrer et charger des modèles à partir de frameworks multiples

Kyle Gallatin est ingénieur en informatique et responsable de développement sur la plate-forme machine learning de Etsy.
Chris Albon est resposable des développemets machine learning à la Wikimedia fondation qui gère entre autres Wikipedia.