Programmation Python pour l’apprentissage automatique est un guide complet, progressif et pratique destiné aux étudiants, débutants motivés, développeurs, analystes de données et professionnels souhaitant maîtriser l’utilisation de Python dans le domaine du Machine Learning. Ce livre offre une approche claire, structurée et orientée projets pour apprendre à créer des modèles performants, comprendre les algorithmes fondamentaux et appliquer l’intelligence artificielle à des problèmes réels. Dès les premiers chapitres, le lecteur découvre les bases essentielles : installation de Python, bonnes pratiques de programmation, manipulation des données, création d’environnements virtuels et introduction aux bibliothèques incontournables telles que NumPy, Pandas, Matplotlib et Scikit-Learn . Le livre adopte une méthodologie axée sur l’expérience pratique, avec des exemples concrets, des exercices guidés et des mini-projets pour solidifier chaque compétence nouvellement acquise. Les chapitres centraux plongent dans le cœur du Machine Learning : Prétraitement et nettoyage des données - Méthodes de classification et de régression - Réduction de dimensions - Optimisation de modèles - Validation croisée et évaluation des performances - Apprentissage supervisé vs non supervisé - Algorithmes avancés : SVM, arbres de décision, forêts aléatoires, k-means, réseaux neuronaux simples Le lecteur est ensuite guidé vers des applications réelles du Machine Learning en Python : prédiction, recommandation, détection d’anomalies, automatisation, analyse d’images, compréhension des modèles, et mise en production basique. Grâce à une écriture claire et à des explications accessibles, ce livre permet à chacun de construire de véritables compétences pratiques en Data Science, jusqu’à être capable de développer des projets complets de Machine Learning en autonomie. Que vous souhaitiez lancer votre carrière en IA, améliorer vos compétences techniques ou simplement comprendre comment fonctionnent les algorithmes intelligents, ce livre vous accompagne pas à pas vers la maîtrise.