Et voici la version finale de scikit-learn 0.21. Cette bibliothèque Python est la référence en apprentissage automatique "traditionnel", c'est-à-dire sans réseaux neuronaux profonds (et sans besoin de matériel extravagant pour obtenir des résultats). Dans les grandes lignes, cette version abandonne totalement Python 2 (il faut maintenant Python 3.5 au minimum, la première version à apporter des annotations de type, par exemple). Dans les nouveaux algorithmes disponibles, on compte OPTICS pour le partitionnement des données et HistGradientBoosting pour le dopage à base d'arbres. Tous les détails dans l'annonce de la RC 2.
Cette version est déjà disponible dans PyPI, donc à travers pip, mais pas encore officiellement dans Anaconda (il faut utiliser le dépôt Conda Forge).