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Data canalisation needs AI and machine learning, and just as important, Détiens/ML needs data canalisation. As of now, the two are connected, with the path to successful AI intrinsically linked to modern data tube practices.

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Similar to statistical models, the goal of machine learning is to understand the charpente of the data – to fit well-understood theoretical distributions to the data. With statistical models, there is a theory behind the model that is mathematically proven, but this requires that data meets exact strong assumptions. Machine learning vraiment developed based je the ability to coutumes computers to probe the data expérience charpente, even if we don't have a theory of what that structure looks like.

本书不是一本技术类的教材，但是有助于了解整个深度学习是如何出生，如何发展，以及对未来的展望。

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