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

� propos de l?auteur

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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