Ce livre propose une exploration approfondie des principes, des techniques et des applications de l'apprentissage automatique. En commen ant par les concepts fondamentaux tels que le pr traitement des donn es et l' valuation des mod les, le livre couvre la fois les mod les d'apprentissage supervis tels que la r gression et la classification, et les sujets avanc s tels que l'apprentissage d'ensemble, les r seaux neuronaux et l'apprentissage profond. Les consid rations pratiques, y compris la gestion des donn es d s quilibr es, l'ing nierie des caract ristiques et la pr vention des fuites de donn es, sont examin es en d tail pour aider construire des mod les robustes. Con u pour les tudiants, les professionnels et les passionn s, ce guide fournit des informations pr cieuses et des connaissances pratiques pour naviguer et exceller dans le domaine de l'apprentissage automatique.
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