c nous qu'ont te dit merci d’avoir la chance de regarder de tel video merci encore c trés pédagogique ont arrive a suivre sa manque de shemas ou de blague parque c pas facile de suivre se type de video se serait top de faire un projet qui recouper les commentaire de youtub sa me motiverait de ouf
Bonsoir JOSUE est ce que votre document intitulé "Machine Learning par des "Machine Learning par la pratique avec Python: Projets réels dans les Finances, l'Immobilier, le Trading, la Santé, le Marketing, etc. " existe en fichier numérique ? j'arrive pas à l'avoir
salut , merci pour la vidéo. Vu que les données de la dataset sont en anglais, est ce que cela prend en compte des données en d'autres langues lors de la prédiction?
Bjr, avez-vous un livre qui traite ce sujet (a classification multimodale texte et image), merci de bien vouloir me le communiquer, SVP. Merci d'avance. Cordialement😊
Merci pour ce tutoriel bien explique. J'ai une question concernant les learning curve. Les learning curves sont -ils adaptes aux NLP? Si oui comment les construire?
@@RealProDatascience Merci pour ta reponse, mais j'ai une autre preoccupation dans le cas ou on aurait plusieurs features par exemple X=data[["X1", "X2", "X3" ]] .
Par exemple la fonction pour faire le train/test Split réalise une division aléatoire. Donc afin d'avoir la même division à chaque fois qu'on execute le code, on définit le seed (il peut prendre n'importe quel nombre entier naturel) pour s'assurer de la reproductibilité des résultats.
Superbe vidéo, j'ai suivie la vidéo en exécutant simultanément avec vous c'était super.
très bonne explication merci avec des petits tips bien utile :)
Très BIEN, merci.
Vidéo très bien expliquée. Merci Monsieur
c nous qu'ont te dit merci d’avoir la chance de regarder de tel video merci encore c trés pédagogique ont arrive a suivre sa manque de shemas ou de blague parque c pas facile de suivre se type de video se serait top de faire un projet qui recouper les commentaire de youtub sa me motiverait de ouf
Très bien expliqué. J'attends vivement la suite de la série tout en espérant voir l'algorithme BERT à l'oeuvre
Oui bientôt
vidéo très intéressante, hâte de voir la suite
déjà disponible : th-cam.com/video/nmmNVfFsKzU/w-d-xo.html
Excellent !!
Je ferai de la R&D sur ce domaine.
+ 1 abonné
Vraiment clair et intéressant, +1 abo
Merci et bienvenue
Bonsoir JOSUE
est ce que votre document intitulé "Machine Learning par des "Machine Learning par la pratique avec Python: Projets réels dans les Finances, l'Immobilier, le Trading, la Santé, le Marketing, etc. " existe en fichier numérique ?
j'arrive pas à l'avoir
Merci pour le tutoriel. j'aimerais avoir le lien du jeu de donner utiliser
salut , merci pour la vidéo. Vu que les données de la dataset sont en anglais, est ce que cela prend en compte des données en d'autres langues lors de la prédiction?
Très bien expliquée. Merci beaucoup.
Bonjour @ J.A DATATECH CONSULTING Peuvons-nous enregistrer un tel model puis le deployer sur streamlit? si oui pouvonsnous avoir un exemple.
Oui bien sûr, on peut l'enregistrer avec la librairie joblib. Je ferai une vidéo sur ça avec Streamlit
Mercii
Bjr, avez-vous un livre qui traite ce sujet (a classification multimodale texte et image), merci de bien vouloir me le communiquer, SVP. Merci d'avance. Cordialement😊
Bonjour, Désolé je n'ai pas un tel livre. Je pense que vous trouverez des ressources en faisant une recherche sur Google
Bjr, auriez-vous une vidéo sur la classification multimodale texte et image ? Merci d'avance. Cdlt
Pas encore. La classification d'images n'est pas tellement dans mon champ de compétences
I like this
Merci pour ce tutoriel bien explique. J'ai une question concernant les learning curve. Les learning curves sont -ils adaptes aux NLP? Si oui comment les construire?
Je ne sais pas. Essayez de chercher sur Google, il y a sûrement une documentation là-dessus
@@RealProDatascience Merci pour ta reponse, mais j'ai une autre preoccupation dans le cas ou on aurait plusieurs features par exemple X=data[["X1", "X2", "X3" ]] .
est il possible d'utiliser NLP pour la reconnaissance de l'écriture
manuscrite?
Oui c'est possible
svp je peux avoir votre mail@@RealProDatascience
svp vous pouvez m'aider à trouver ça quelque part? @@RealProDatascience
que représente le seed svp c'est la seule chose que je ne comprend pas
Par exemple la fonction pour faire le train/test Split réalise une division aléatoire. Donc afin d'avoir la même division à chaque fois qu'on execute le code, on définit le seed (il peut prendre n'importe quel nombre entier naturel) pour s'assurer de la reproductibilité des résultats.
BELLE VIDEO. PAR CONTRE LE SON N'EST PAS BON
s'il vous plait hausse ta voix