Ce livre propose une exploration approfondie des principes, des techniques et des applications de l'apprentissage automatique. En commençant par les concepts fondamentaux tels que le prétraitement des données et l'évaluation des modèles, le livre couvre à la fois les modèles d'apprentissage supervisé tels que la régression et la classification, et les sujets avancés tels que l'apprentissage d'ensemble, les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond. Les considérations pratiques, y compris la gestion des données déséquilibrées, l'ingénierie des caractéristiques et la prévention des fuites de données, sont examinées en détail pour aider à construire des modèles robustes. Conçu pour les étudiants, les professionnels et les passionnés, ce guide fournit des informations précieuses et des connaissances pratiques pour naviguer et exceller dans le domaine de l'apprentissage automatique.