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Maîtrisez les compétences essentielles nécessaires pour reconnaître et résoudre des problèmes complexes du monde réel avec l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond en tirant parti de l'écosystème Python Machine Learning très populaire.

par dipanjanS · GitHub
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Apprenez à résoudre des problèmes du monde réel en utilisant l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond avec des exemples pratiques en Python.

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Maîtrisez les compétences essentielles nécessaires pour reconnaître et résoudre des problèmes complexes du monde réel avec l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond en tirant parti de l'écosystème Python Machine Learning très populaire.

practical-machine-learning-with-python compte 2.4k étoiles sur GitHub. Il a été forké 1.7k fois. practical-machine-learning-with-python est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2017. practical-machine-learning-with-python est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : classification, clustering, computer-vision, convolutional-neural-networks.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que practical-machine-learning-with-python ?

Maîtrisez les compétences essentielles nécessaires pour reconnaître et résoudre des problèmes complexes du monde réel avec l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond en tirant parti de l'écosystème Python Machine Learning très populaire.

practical-machine-learning-with-python est-il open source ?

practical-machine-learning-with-python est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.

practical-machine-learning-with-python est-il gratuit ?

Oui. practical-machine-learning-with-python est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est practical-machine-learning-with-python ?

practical-machine-learning-with-python est disponible sous licence Apache-2.0.

Dans quel langage practical-machine-learning-with-python est-il écrit ?

practical-machine-learning-with-python est écrit principalement en Jupyter Notebook.

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