Comment reconnaître un spam d'un mail ? Comment prédire la météo ? Comment ranger automatiquement des documents dans différentes catégories ? Comment séparer les différentes sources d'une bande sonore ? À toutes ces questions, une même réponse : l'apprentissage statistique.
Il est de plus en plus facile de récolter et de diffuser des données : photographies, images médicales, vidéos, mails, blogs, mms. L'analyse, la compréhension et la prédiction d'un volume croissant de données prend donc une importance grandissante. Cette nécessité de fouille de données se traduit par le développement d'algorithmes dit d'apprentissage statistique.
L'apprentissage statistique effraie souvent par la complexité de la théorie mathématique nécessaire à l'implémentation des algorithmes. Scikit-learn est un module d'apprentissage statistique écrit en Python qui s'efforce de rendre ce domaine accessible à tous quel que soit le contexte d'utilisation.
Une grande variété de problèmes différents nécessitent l'utilisation de l'apprentissage statistique. Cependant, il n'y a pas de solution universelle : à chaque type de données, il faut associer une stratégie efficace. L'un des buts de scikit-learn est de faciliter la compréhension par...
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