Comment créer et gérer efficacement des modèles de Machine Learning avec MLflow

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  • เผยแพร่เมื่อ 6 พ.ย. 2024

ความคิดเห็น • 13

  • @kossisimlebassaga82
    @kossisimlebassaga82 2 หลายเดือนก่อน +1

    merci beaucoup pour ce travail formidable

  • @anthonyrenard5048
    @anthonyrenard5048 ปีที่แล้ว +1

    Tuto simple et efficace. Bravo

  • @aletonadikpeto9273
    @aletonadikpeto9273 ปีที่แล้ว +1

    Excellent tuto!
    J'aurais peut-être ajouté une petite séquence qui présente les concepts de base, sur le plan théorique.

  • @albart1732
    @albart1732 2 ปีที่แล้ว +1

    Merci impatient de voir la suite

  • @GeoffroyDaumer-n2g
    @GeoffroyDaumer-n2g ปีที่แล้ว +1

    t'es mon youtubeur préféré

  • @stephv631
    @stephv631 2 ปีที่แล้ว +1

    merci c'est super cet outil !

  • @RealProDatascience
    @RealProDatascience  2 ปีที่แล้ว +1

    Lien du groupe whatsap Real Pro DataScience : chat.whatsapp.com/LRddnRmjXeNEoy4E4cZtIb

  • @ollosalomonpale5718
    @ollosalomonpale5718 2 ปีที่แล้ว +1

    c'est super ça. Merci bcp

  • @akissy254
    @akissy254 2 ปีที่แล้ว +1

    Merci beaucoup !

  • @karatzaselkaroui5436
    @karatzaselkaroui5436 2 ปีที่แล้ว +2

    Bonjour, s'il vous plaît avez vous un document pour calculer l'erreur du schéma de (Euler-Mayurama, Milstein ou Runge-Kutta) d'une équation différentielle stochastique n'ayant pas de solution fermée ? Puisque pour calculer l'erreur on a besoin de la solution exacte et de la solution approchée...mais n'ayant pas de solution exacte comment faire pour estimer l'erreur ?
    Merci

    • @RealProDatascience
      @RealProDatascience  2 ปีที่แล้ว +2

      Bonjour, Désolé je n'ai pas de document sur ce domaine. Bonne recherche sur Google. Je vous conseille de chercher avec des mots clés en anglais.

    • @karatzaselkaroui5436
      @karatzaselkaroui5436 2 ปีที่แล้ว +2

      @@RealProDatascience ok merci beaucoup