
Hindi: 
हेल्लो दोस्तों तो इस वीडियो में मैं जा रहा हूँ
तंत्रिका नेटवर्क या शुरू करने के लिए
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क या तंत्रिका जाल
आप के लिए इतना है कि आगे सीखने के लिए पथ
तंत्रिका नेटवर्क ढांचे
आक्षेप तंत्रिका नेटवर्क आवर्तक
तंत्रिका नेटवर्क या लंबे समय तक अल्पावधि
स्मृति एक नया आवर्तक तंत्रिका आधारित है
आपके लिए नेटवर्क आसान हो जाएगा
मैं विभिन्न को समझाऊंगा
जैसे तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण ब्लॉक
न्यूरॉन्स इनपुट परत छिपी परत उत्पादन
आप इस वीडियो में एक बार परत इत्यादि
मूल बातें समझें तो आप होंगे
अधिक जटिल विकसित करने और प्रशिक्षित करने में सक्षम
तंत्रिका नेटवर्क वास्तव में आप तब कर सकते हैं
पहले से मौजूद बेंचमार्क का उपयोग करें
दो सप्ताह के लिए इसे न्यूरॉन स्तर प्रशिक्षित किया
इसे थोड़ा सा बनाने के लिए आप इसे में हैं
वास्तव में आम तौर पर अपने खुद के मॉडल बनाते हैं
इस वीडियो को अंत तक देखें

French: 
bonjour les gens alors dans cette vidéo je vais
d'introduire des réseaux de neurones ou
réseaux de neurones artificiels ou réseau de neurones
à vous pour que la voie à suivre pour apprendre
les réseaux de neurones comme
réseau de neurones de convolution récurrent
réseaux de neurones ou à long terme
la mémoire basée sur un nouveau neuronal récurrent
les réseaux deviendront plus faciles pour vous
comprendre, je vais vous expliquer divers
blocs de construction de réseaux de neurones comme
la couche cachée des neurones
couche etc. dans cette vidéo donc une fois que vous
comprendre les bases alors vous seriez
capable de développer et former plus complexe
réseaux de neurones, en fait, vous pouvez alors
utiliser le repère existant à un pré
formé le niveau de neurones à deux semaines
les un peu afin de le rendre vous êtes dans
fait fait généralement vos propres modèles
à droite afin de regarder cette vidéo jusqu'à la fin

French: 
établir le fondement de la profondeur
les réseaux de neurones
les gens c'est rien qui est sur un
mission de démocratiser l'artificiel
intelligence Big Data informatique en nuage
et des blocs dans et hors et avec cette
viser je crée régulièrement le
Contenu associé et publication sous le nom
bien sur une base périodique afin de
le rendre disponible plus loin et à un
communauté qui veut apprendre ces
technologies modernes auxquelles vous pouvez vous abonner
ma Chaîne
en fait et ou appuyez sur un biologique pour
continue à recevoir les dernières mises à jour
en ce qui concerne les technologies les plus chaudes du
21ème siècle, vous pouvez également me suivre sur
Twitter et Facebook sur les liens indiqués
notre et j'ai également ajouté des sous-titres dans
langues telles que l'hindi anglais et français
pour votre commodité afin que vous puissiez activer
les selon vos besoins alors quand il vient
réseau neuronal neural artificiel

Hindi: 
गहरी की नींव स्थापित करने के लिए
तंत्रिका जाल
दोस्तों यह कुछ भी नहीं है जो एक पर है
कृत्रिम को लोकतांत्रिक बनाने का मिशन
खुफिया बिग डेटा क्लाउड कंप्यूटिंग
और इसमें और इसके साथ ब्लॉक और बाहर
लक्ष्य मैं नियमित रूप से बना रहा हूँ
संबद्ध सामग्री और इसे प्रकाशित करना
क्रम में एक आवधिक आधार पर अच्छी तरह से
इसे और आगे उपलब्ध कराएं
समुदाय जो ये सीखना चाहता है
आधुनिक तकनीकें जिनकी आप सदस्यता ले सकते हैं
मेरा चैनल
वास्तव में या एक जैविक प्रेस करने के लिए
नवीनतम अपडेट प्राप्त करते रहें
की सबसे प्रौद्योगिकियों के बारे में
21 वीं सदी आप भी मुझे फॉलो कर सकते हैं
ट्विटर और फेसबुक पर दिए गए लिंक पर
हमारे और मैंने सबटाइटल्स को भी जोड़ा है
हिंदी अंग्रेजी और फ्रेंच जैसी भाषाएँ
अपनी सुविधा के लिए ताकि आप सक्षम कर सकें
जब यह आता है तो आपकी आवश्यकताओं के अनुसार
तंत्रिका नेटवर्क कृत्रिम तंत्रिका के लिए

Hindi: 
नेटवर्क उन मॉडलों की गणना कर रहे हैं जो हैं
एक मानव ठीक के मस्तिष्क से प्रेरित है
और ये तंत्रिका नेटवर्क संग्रह हैं
न्यूरॉन्स जो आपस में जुड़े होते हैं
एक साथ ठीक है और न्यूरॉन्स मूल हैं
आप तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण ब्लॉकों
इतना कह सकते हैं कि मानव मस्तिष्क की तरह हमारे
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में न्यूरॉन
अन्य न्यूरॉन के लिए एक संकेत संचारित कर सकते हैं
और यह कि न्यूरॉन प्राप्त करना संचारित होता है
डाउनस्ट्रीम न्यूरॉन्स को संकेत ठीक है
अब इन न्यूरॉन्स में आयोजित किया जाता है
परतों और प्रत्येक तंत्रिका नेटवर्क ने मुझे ऐसा किया है
जब मैं कह रहा हूं कि प्रत्येक न्यूरॉन की परतें
नेटवर्क में एक इनपुट परत छिपी होती है
या कैसे के आधार पर छिपी हुई परतें
जटिल आपका तंत्रिका नेटवर्क है और ए
आउटपुट लेयर इसलिए की तरह पर आधारित है
समस्या हम अलग हल करने की कोशिश कर रहे हैं
परतें अलग-अलग ऑपरेशन कर सकती हैं

French: 
les réseaux sont des modèles informatiques qui sont
inspiré par le cerveau d'un humain ok
et ces réseaux de neurones sont une collection
des neurones qui sont interconnectés
ensemble ok et les neurones sont la base
blocs de construction de réseau de neurones vous
peut dire si juste comme notre cerveau humain
neurone dans le réseau neuronal artificiel
peut transmettre un signal à un autre neurone
et que le neurone récepteur transmet le
signaler aux neurones en aval bien
maintenant ces neurones sont organisés en
couches et chaque réseau de neurones m'a donc
quand je dis couches chaque neurone
le réseau a une couche d'entrée cachée là
ou des couches cachées en fonction de la
complexe votre réseau de neurones est et un
couche de sortie si basée sur le genre de
problème que nous essayons de résoudre différents
les couches peuvent effectuer différentes opérations

Hindi: 
आम तौर पर इनपुट और संकेतों पर
इनपुट लेयर से आउटपुट लेयर तक की यात्रा
ठीक है और इन दो परतों के बीच में
एक या कई छिपी हुई परतें हो सकती हैं
जैसा कि मैंने आपको पहले बताया था तो आइए हम ए
एक विशिष्ट तंत्रिका नेटवर्क को करीब से देखें
तो यहाँ आप देख सकते हैं कि यह मेरा है
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क आरेख ठीक है
इसलिए यहाँ पहली परत को इनपुट कहा जाता है
पहली परत इनपुट लेयर है जहाँ
इनमें से प्रत्येक मंडल को नोड्स कहा जाता है
या पहली परत में न्यूरॉन्स
एक इनपुट परत है जो ये मंडलियां हैं
नोड्स या न्यूरॉन्स के रूप में संदर्भित आप देख सकते हैं
आप में से प्रत्येक को पता है कि नोड नोड है
बीच में अन्य नोड्स से जुड़ा
वे वहाँ छिपे हुए कहलाते हैं
इतना संकेत अनिवार्य रूप से मिल रहा है
इनपुट परत से छिपाकर प्रेषित

French: 
sur l'entrée et les signaux en général
Voyage de la couche d'entrée à la couche de sortie
ok et entre ces deux couches nous
peut avoir une ou plusieurs couches cachées
comme je vous l'ai dit plus tôt alors prenons un
regarder de plus près un réseau de neurones typique
alors ici vous pouvez voir c'est mon
schéma de réseau de neurones artificiel ok
alors voici la première couche appelée entrée la
la première couche est la couche d'entrée là où
chacun de ces cercles sont appelés nœuds
ou des neurones ainsi dans la première couche qui
est une couche d'entrée ces cercles sont
appelé nœuds ou neurones, vous pouvez voir
que chacun de vous sait noeud d'entrée est
connecté à d'autres nœuds au milieu
ils sont appelés cachés là
donc les signaux essentiellement obtenir
transmis de la couche d'entrée à caché

French: 
couche bien maintenant les nœuds de la
couche cachée sont connectés avec des nœuds dans
le message de transmission de la couche de sortie
de lui-même à la couche de sortie afin de
une perspective conceptuelle tous les neurones
le réseau est essentiellement organisé en
ces trois types de couches, mais d'un
perspective différente du cadre qui est
si nous construisons convolution
réseau neuronal ou neural récurrent
réseau, nous pouvons introduire plusieurs autres
types de couches dans le cadre de l'entrée de base
couches cachées et de sortie, nous avons des couches
comme vous connaissez différentes couches comme
couche de convolution entièrement connectée ou
normalisation des couches de regroupement des couches de danse
là la couche en cours, etc. en ce moment
chacune de ces différentes couches a
signification différente et donc effectuer
une transformation ou une tâche spécifique pour
par exemple, la couche actuelle est utilisée pour

Hindi: 
अभी सभी नोड्स में परत
छिपी हुई परत नोड्स के साथ जुड़ी हुई है
आउटपुट परत संदेश प्रेषित कर रही है
खुद से आउटपुट लेयर तक
हर वैचारिक दृष्टिकोण
नेटवर्क अनिवार्य रूप से संगठित है
इन तीन प्रकार की परतें लेकिन ए से
विभिन्न फ्रेमवर्क परिप्रेक्ष्य जो है
चाहे हम कन्वेंशन का निर्माण कर रहे हों
तंत्रिका नेटवर्क या आवर्तक तंत्रिका
नेटवर्क हम कई अन्य शुरू कर सकते हैं
कोर इनपुट के एक भाग के रूप में परतों के प्रकार
छिपी और आउटपुट परतें हमारे पास परतें हैं
जैसे आप विभिन्न परतों को जानते हैं
सजा परत पूरी तरह से जुड़ा हुआ है या
नृत्य परत पूलिंग परत सामान्यीकरण
वर्तमान परत आदि अभी
इनमें से प्रत्येक की अलग-अलग परतें हैं
अलग महत्व और इसलिए प्रदर्शन करते हैं
के लिए एक विशिष्ट परिवर्तन या कार्य
उदाहरण के लिए वर्तमान परत का उपयोग किया जाता है

French: 
données textuelles ou données chronologiques alors que
couche de convolution de convolution et
les couches de regroupement sont utilisées pour les données d'image
ok et couche de danse est en fait connecte
la couche d'entrée avec la couche de sortie afin
Passons donc en première couche ou entrée
couche nous avons trois neurones ou nœuds
ici vous pouvez voir très bien donc nous
avoir trois nœuds ici sur les neurones chacun de
ces nœuds représentent des individus
caractéristiques de chaque échantillon
dans notre ensemble de données et nous pouvons voir que
chacun de ces nœuds sont connectés avec
chaque nœud dans le caché
Là
si nous nous déplaçons bien à droite alors ici vous pouvez
voir c'est le caché là et chacun des
le nœud de la couche d'entrée est que vous connaissez
associé à d'autres nœuds individuels
dans la couche cachée de sorte que chacun de ces
les connexions transfèrent la sortie ou la

Hindi: 
पाठ डेटा या समय श्रृंखला डेटा जबकि
कनवल्शन कनवल्शन लेयर और
छवि डेटा के लिए पूलिंग परत का उपयोग किया जाता है
ठीक है और नृत्य परत वास्तव में जोड़ता है
आउटपुट लेयर के साथ इनपुट लेयर तो
चलो पहली परत या इनपुट में आगे बढ़ते हैं
परत हम तीन न्यूरॉन्स या नोड्स है
यहाँ आप बहुत अच्छी तरह से देख सकते हैं
प्रत्येक में न्यूरॉन्स पर तीन नोड्स हैं
ये नोड्स व्यक्ति का प्रतिनिधित्व करते हैं
प्रत्येक नमूने से सुविधाएँ
हमारे डेटा सेट के भीतर और हम वह देख सकते हैं
इनमें से प्रत्येक नोड के साथ जुड़ा हुआ है
प्रत्येक व्यक्तिगत नोड में छिपा हुआ है
क्या आप वहां मौजूद हैं
अगर हम ठीक से आगे बढ़ें तो यहाँ आप कर सकते हैं
देखो यह वहाँ छिपा है और प्रत्येक है
इनपुट परत नोड क्या आप जानते हैं
अन्य व्यक्तिगत नोड्स के साथ जुड़ा हुआ है
छिपी हुई परत में इनमें से प्रत्येक
कनेक्शन आउटपुट या ए

Hindi: 
पिछले नोड से संकेत एक
अगली परत में नोड प्राप्त करना सही है
और इनमें से प्रत्येक कनेक्शन में ए है
असाइन किया गया वजन जो एक दशमलव है
शून्य और एक के बीच की संख्या
अब ये भार शक्ति का प्रतिनिधित्व करते हैं
इन नोड्स के बीच और
तब आप इनपुट में इनपुट प्राप्त करते हैं
लेयर फिर वह इनपुट अगले में जाता है
इसका उपयोग कर छिपी हुई परत का नोड
कनेक्शन और इस प्रक्रिया के दौरान
इनपुट को सौंपे गए वजन से गुणा किया जाता है
इसी कनेक्शन के लिए ठीक है और
फिर उसके बाद एक भारित योग होता है
जो प्रत्येक के साथ गणना की
कनेक्शन जो इसके लिए निर्देशित हैं
विशेष रूप से नोड या न्यूरॉन अब यह राशि
इसके बाद सक्रियण से गुजरता है
फ़ंक्शन जो अनिवार्य रूप से रूपांतरित करता है

French: 
le signal du noeud précédent à un
noeud de réception dans la couche suivante à droite
et chacune de ces connexions a un
poids attribué qui est un nombre décimal
nombre compris entre zéro et un
maintenant ces poids représentent la force
de connexion entre ces noeuds et
alors vous recevez l'entrée dans l'entrée
couche alors cette entrée passe à la suivante
noeud de la couche cachée utilisant cette
connexion et au cours de ce processus le
l'entrée est multipliée par le poids attribué
à la connexion correspondante d'accord et
puis après cela une somme pondérée est alors
calculé qui avec chacun des
les connexions qui sont dirigées vers cette
noeud ou neurone particulier maintenant cette somme
est ensuite passé à travers l'activation
fonction qui transforme essentiellement

Hindi: 
शून्य और के बीच एक संख्या का परिणाम है
एक ठीक अब यह परिणाम है
सक्रियण से परिवर्तन
फ़ंक्शन को तब न्यूरॉन में पास किया जाता है
अगली परत कृपया ध्यान दें कि यह
प्रक्रिया खुद को दोहराती है
कई बार ठीक है और हम कहते हैं कि
आप जानते हैं दोहराने की विशेष प्रक्रिया
मेरा मतलब है कि फिर से वापस लाया गया है
प्रचार मैं इसे वापस प्रचार पढ़ा है
तो यह आपको दोहराने की प्रक्रिया है
संपूर्ण प्रक्रिया को कई बार जानते हैं
कहा जाता है कि वापस प्रचार ठीक है और जो
मैं आपको बाद में समझाने जा रहा हूं
पता है कि इसमें बहुत कुछ शामिल है
वीडियो
इसलिए मैं ऐसा कह रहा हूं
यह प्रक्रिया कई बार दोहराई जाती है
इस तरह से कि इन के लिए वजन
कनेक्शन लगातार अपडेट होते रहते हैं

French: 
le résultat à un nombre compris entre zéro et
un bien maintenant le résultat de cette
transformation de l'activation
la fonction est ensuite transmise au neurone
la couche suivante s'il vous plaît noter que cette
processus se répète
plusieurs fois d'accord et nous appelons cela
processus particulier de répéter, vous savez
Je veux dire encore a ramené
propagation je lis c'est la propagation de retour
donc le processus de répéter cela vous
savoir tout le processus plusieurs fois est
appelé la propagation d'accord et qui
Je vais expliquer plus tard depuis que vous
sais qu'il y a beaucoup à couvrir dans cette
vidéo
tellement tel donc ce que je dis de cette
processus répète plusieurs fois il est en
de telle sorte que les poids pour ces
les connexions sont mises à jour en permanence

French: 
pendant tout le processus de formation afin que vous
déplacer de gauche à droite pour obtenir le
sortie une fois que vous obtenez la sortie en fait
il y a une valeur observée et puis il
est une valeur réelle en fait il y a un
valeur attendue ainsi qu’un
valeur réelle donc la différence entre
la valeur attendue et réelle est appelée
erreur d'accord
maintenant cette erreur est que vous savez nourrir nourris
à l'entrée encore une fois et les poids
obtenir en fait mis à jour plusieurs fois afin
un mot que vous connaissez au cours de toute cette
traiter les poids de ces connexions
se met à jour continuellement pendant la
tout le processus de formation pour obtenir le
valeur optimisée des poids comme modèle
apprend des données
alors finalement nous avançons à la sortie
couche via où nous avons deux charges à droite
vous ici, vous pouvez voir qu'il y a deux
les charges maintenant chacun de ces nœuds représentent

Hindi: 
पूरी प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान आप
पाने के लिए बाएँ से दाएँ जाएँ
एक बार जब आप वास्तव में आउटपुट प्राप्त करते हैं
एक मनाया मूल्य है और फिर वहाँ है
वास्तव में एक वास्तविक मूल्य है
अपेक्षित मूल्य और साथ ही एक है
वास्तविक मूल्य तो के बीच का अंतर है
अपेक्षित और वास्तविक मूल्य कहा जाता है
त्रुटि ठीक है
अब यह त्रुटि फ़ीड है जिसे आप जानते हैं कि वापस फीड किया गया है
एक बार फिर से इनपुट और वज़न
वास्तव में कई बार अपडेट किया गया
संक्षेप में आप इस पूरे के दौरान जानते हैं
इन कनेक्शनों के वजन की प्रक्रिया करें
के दौरान लगातार अद्यतन हो जाता है
पूरे प्रशिक्षण प्रक्रिया को पाने के लिए
मॉडल के रूप में वजन का अनुकूलित मूल्य
डेटा से सीखता है
इसलिए अंत में हम आउटपुट को आगे बढ़ाते हैं
परत जहां हम दो लोड सही है के माध्यम से
यहाँ आप देख सकते हैं कि दो हैं
लोड अब इन नोड्स में से प्रत्येक का प्रतिनिधित्व करते हैं

French: 
une catégorie que vous pouvez traiter ce modèle
comme un droit de classification de sorte que chacun des
ces nœuds représentent une catégorie qui est
si si le modèle que nous construisons est
associé à la classification et à l'image
disons classer entre avion
ou voiture donc chaque fois que nous donnons une image à un
modèle, il sera soit classer que
images d'avion ou de voiture parce que nous avons
nous n'avons que deux types d'images
images d'avion et une autre image de voiture
Donc, essentiellement, nous avons deux catégories de
données ou deux catégories d'images donc nous sommes
sorte de classer classer ces
deux types d'images de sorte que chacun de ces
noeud de sortie représente soit un
avion ou voiture et si nous voulons
classer un chiffre numérique donc comme laisser
disons si ici nous n'avons que deux
catégories bien disons que j'ai

Hindi: 
एक श्रेणी के रूप में आप इस मॉडल का इलाज कर सकते हैं
प्रत्येक के वर्गीकरण के रूप में सही है
ये नोड एक श्रेणी का प्रतिनिधित्व करते हैं जो है
अगर हम जिस मॉडल का निर्माण कर रहे हैं वह है
वर्गीकरण और छवि के साथ जुड़ा हुआ है
आइए हम हवाई जहाज के बीच वर्गीकरण करें
या कार जब भी हम एक छवि देने के लिए
मॉडल यह या तो वर्गीकृत करेगा
हवाई जहाज या कार की छवि क्योंकि हमारे पास है
हमारे पास केवल दो प्रकार की छवियां हैं
हवाई जहाज के चित्र और एक अन्य कार की छवियां
इसलिए अनिवार्य रूप से हमारे पास दो श्रेणियां हैं
डेटा या छवियों की दो श्रेणी तो हम हैं
इसे वर्गीकृत करके इनका वर्गीकरण करना
इनमें से प्रत्येक में दो प्रकार की छवियां
आउटपुट नोड या तो एक का प्रतिनिधित्व करता है
हवाई जहाज या कार और अगर हम चाहते हैं
एक संख्यात्मक अंक को वर्गीकृत करें जैसे कि चलो
हम कहते हैं कि अगर हमारे यहाँ केवल दो हैं
श्रेणियों सभी अधिकार हमें कहते हैं कि मेरे पास है

French: 
maintenant j'ai dix catégories et si et
quand je dis dix catégorie que je veux dire
disons que disons si nous voulons
classer en chiffres de 0 à 9
droit donc 0 à 9 cela signifie 10 catégories
correct ou 10 types de sortie alors la
couche de sortie aura 10 nœuds chacun de
les représentant un seul chiffre à droite afin
cela dépend combien de types de catégories
vous vous attendez à être classé dans
le cas de chiffres par exemple, nous avons 10
chiffres 0 à 9 donc essentiellement nous allons
avoir 10 charges ici d'accord et chaque noeud
représentera un seul chiffre si les gens
c'est pour cette vidéo de conclure que je
puis-je expliquer les réseaux de neurones artificiels
ou N et pour vous, j'ai également expliqué divers
couches de celui-ci et comment l'information passe
d'une couche à une couche à l'autre afin

Hindi: 
अब मेरे पास दस श्रेणियां हैं और यदि और
जब मैं दस श्रेणी कह रहा हूं तो मेरा मतलब है
अगर हम चाहते हैं तो हम कहें
0 से 9 तक संख्यात्मक अंकों में वर्गीकृत करें
सही 0 से 9 यानी 10 श्रेणियां
सही या उत्पादन के 10 प्रकार तो
आउटपुट लेयर में 10 नोड होंगे
उन्हें एक अंक का सही चित्रण करना है
यह निर्भर करता है कि कितने प्रकार की श्रेणियां हैं
आप में वर्गीकृत होने की उम्मीद कर रहे हैं
अंकों के उदाहरण का उदाहरण हमारे पास 10 है
0 से 9 अंक अनिवार्य रूप से हम करेंगे
यहाँ 10 लोड ठीक है और प्रत्येक नोड
एक अंक का प्रतिनिधित्व करेगा ताकि लोग
यह इस वीडियो के लिए I को समाप्त करने के लिए है
क्या मैं कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क की व्याख्या कर सकता हूं
या एन और आप के लिए मैंने भी विभिन्न समझाया
इसकी परतें और जानकारी कैसे गुजरती है
एक परत से दूसरी परत तक

Hindi: 
दोस्तों मुझे आपसे एक सवाल पूछना है
वीडियो मैंने आज समझाया कि किस परत में
तंत्रिका नेटवर्क की विशेषता बताते हैं
डेटा सेट की सुविधाएँ कृपया
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इसलिए मेरे साथ बाहर घूमने के लिए धन्यवाद
दोस्तों मैं अगले विषयों को कवर करूंगा
आगामी वीडियो तो देखते रहें
धन्यवाद

French: 
les gens me permettent de vous poser une question de la
vidéo, j'ai expliqué aujourd'hui quelle couche dans
réseau de neurones explique la fonctionnalité de
les caractéristiques de l'ensemble de données s'il vous plaît
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