L'ouvrage commence par une pr sentation des diff rents types d'algorithmes d'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage supervis , l'apprentissage non supervis et l'apprentissage par renforcement. Les auteurs abordent ensuite les diff rentes techniques de traitement des donn es qui sont essentielles pour l'apprentissage automatique, telles que le nettoyage des donn es, l'ing nierie des caract ristiques et la s lection des mod les.Dans les chapitres suivants, le livre couvre un large ventail de sujets li s l'apprentissage automatique, notamment: R gression: Une technique de pr diction des valeurs cibles continues: Une technique de pr diction des valeurs cibles cat gorielles: Technique permettant de regrouper des points de donn es similaires.R duction de la dimensionnalit Technique permettant de r duire le nombre de caract ristiques d'un ensemble de donn es: L'ouvrage comprend galement un chapitre sur l'apprentissage profond, un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui a gagn en popularit ces derni res ann es.
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