Machine Learning VS Deep Learning : Quelles différences ?
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- Опубликовано: 18 май 2021
- 💥Aujourd’hui, l’analyse de données représente un facteur clé dans la prise de décision des entreprises. Ces données nécessitent d’être pré-traitées et analysées en utilisant l’intelligence artificielle grâce à des méthodes de #MachineLearning comme le #DeepLearning.
Mais alors quelle est la différence entre ces deux termes : Machine Learning vs Deep Learning - on vous explique tout dans cette vidéo !
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Наука
Tu es très posé et tes explications sont d'une clarté extraordinaire. Merci beaucoup. Vous méritez plus......Big thanks
Merci d'avoir levé mes doutes sur ce que sont le Machine Learning et le Deep Learning et leurs différences ! 👏👏
Merci pour vos vidéos ! C'est hyper clair, on en veut plus !! :)
Ca donne envie d'en savoir encore plus !
Merci! Très bien résumé!!! :)
C est très claire
Très CARRE cette vidéo
Merci beaucoup !
Nous sommes ravis qu'elle vous ai plu
Merci pour les explications
bien expilqué, merci
Très bonne explication, merci
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Très bonne intro au cours :D
Merci frero
Intéressant et précis 🤩
merci
Analyse des sentiment en va travailler avec le deep lerling ou la machine lerling
❤
Es ce qu'on peut tourner un modele de deep learning sur un PC de haut performance.
Bonjour,
Oui ! Avec un PC de haute performance, vous pouvez certainement exécuter des modèles de deep learning, mais il est essentiel d'avoir le matériel et les compétences techniques nécessaires pour le faire efficacement.
Pour les tâches de deep learning très intensives, des clusters de serveurs ou des services cloud spécialisés peuvent également être envisagés.
@@DataScientest Merci pour votre reponse. Es ce que la methode Random forest et Suport vector regression sont des methodes de machine learning ou deep learning ? Et quelle est la différence ?
@@coffiberengerhoundefo1259
Les Random Forests et la SVR sont des méthodes de machine learning et non pas de deep learning.
Random Forest est une méthode qui construit un ensemble d'arbres de décision pour la classification ou la régression. La SVR, elle, est une technique de régression qui cherche à trouver la meilleure ligne ou plan pour représenter les données.
La principale différence réside dans la façon dont elles traitent les données. Random Forest combine de multiples arbres pour prendre des décisions, tandis que SVR trouve un hyperplan qui minimise les erreurs de régression. Chacune a ses avantages selon le type de problème que vous essayez de résoudre.
@@DataScientestmerci pour beaucoup pour vos reponses. Une question, es ce que le Multi neural Network est une methode de deep learning?
Si non je vous prie de me donner une ou deux methodes de deep learning.