merci pour votre excellent travajl. j'aimerai bien avoir des algorithme d'apprentissage pour IA

awesome,

en 2024,en tant qu'une débutante en data science j'ai vu tout tes video et je les trouve vraiment bien présenter tout en réspectant la pédagogie de représenter l'information..bravo et j'aimerai bien voir tes nouveaux concérnant la machine learning...

Ça fait un bail. J'espère que vous vous portez bien. On espère vous revoir bientôt sur RU-vid. Portez vous bien ☺

Vous êtes le meilleur enseignant

Excellent Travail

❤❤❤ Merci Mr

Pour ceux qui cherche directement TENSORFLOW 3:40 mais regarder quand même le reste c'est pas plus mal haha

Merci de cette excellente qualité de contenu

excellent !!

Un grand merci pour cette vidéo super détaillée mais très simple à suivre !

Merci beaucoup Monsieur

Bonjour, tu peux nous faire une formation sur les séries temporelles? ML

Best explanation on this topic!

Quel et l'algorithme que j dois avoire ?

claseur = { "positif": [], "négatif": [] } positif = [] negatif = [] def signe(x): if x > 0: positif.insert(0, x) else: negatif.insert(0, x) for i in range(5, -10, -2): signe(i) print("Positive numbers:", positif) print("Negative numbers:", negatif) claseur["positif"] = positif claseur["négatif"] = negatif print(claseur)

claseur= { "positif":[],"négatif":[]} positif=[] negatif=[] def signe(x): if (x>0): positif.insert(0,x) else: negatif.insert(0,x) for i in range(5,-10,-2): signe(i) claseur["positif"] = positif claseur["négatif"] = negatif print(positif,negatif) print(claseur)

❤❤❤

Bonjour Guillaume et merci pour ces tutoriels de haute qualité ! Pour la minimisation de la fonction f sur le linspace x j'ai pensé à ce code pour démarrer directement proche du minimum global : > y = f(x) > indice_min = np.argmin(y) > x_min = x[indice_min] > mini_global = optimize.minimize(f, x0=x_min) Cela semble fonctionner assez bien sur les exemples que j'ai tentés. Je souhaite le généraliser à la dimension n car à vue de nez cela reste jouable en 3D via le contour plot mais pas au-delà ; y a-t-il une fonction de type np.argmin() qui renvoie directement les indices du point minimum global d'un ndarray ? Je ne trouve que suivant un axis ou un autre mais pas global... Encore merci pour le travail accompli !!

Masterclass cette série, merci monsieur !

Vraiment TOP

l'opérateur nabla est un cas particulier des matrices jacobiennes ?

Vous etes vraiment formidable, Je viens de teminer vos vidéos sur le ML et c'était c'était vraiment claire et simple à comprendre.

Excellent... Merci beaucoup. Peut-on avoir quelques explications aussi sur les differents types de reseaux de neuronnes s'il vous plait? les CNN par exemple... comment ça s'utilise...

merci pour cette vidéo très enrichissante

Bonjour Monsieur et merci pour cette video. S'il vous plait je souhaite avoir le livre par email

Je viens de découvrir votre vidéo. Elle est tout simplement une merveille. Continuez ainsi si vous le pouvez.

Nous sommes impatients d'avoir de vos nouvelles. J'espère que vous allez bien

Merci frère des sciences et bravo

je veux developper une application deep-learning dans l'imagerie médicale

Sur toutes les vidéos que j'ai vu c'est la première qui m'a vraiment aidé

Pourquoi je n'ai pas vu cette vidéo plutôt 😭

merci beaucoup cest tres instructif

merci infiniment pour votre effort

Bonjour, votre vidéo es superbe mais, juste parce que je suis chiant, quand vous définissez votre norme à 5:00, en fait c'est pas vraiment une norme, la norme serait plutôt la valeur abs dont vous veniez de parler, vous, vous préconisez de mettre cette norme au carré ou de faire le produit scalaire du vecteur par lui-même.

Ça devfa aller

genial!

Top, je ne comprends pas toutefois pourquoi tu score sur les données d'entrainement, cela ne génère pas de l'overfitting ?

Vraiment j'adore ta formation. J'ai besoin de toi pour m'aider à réaliser un truc qui me tracasse depuis

Merci excellente explication ❤

Je vous encourage mon ami et j’ai pris le temps de regarder toute la vidéo.

mercii infiniment pour tous moi je prefère jupyter

Bah comment je découvre cette série pile au moment où je me fixe pour objectif de m'y mettre sérieusement ! Je suis donc méga hypé pour suivre ça :)

Bonjour je suis la en 2024 et je t'assure que t'a fais un travail de ouf !! 👌👌👌👌

Je lis les commentaires, et je m'y associe. Simplement merci et bravo

bonsoir monsieur ,svp quel modele sera appropié si je veux que mon IA distingue un utilisateur a un adminitration dans un reseau,merci pour votre tuto instructif