Comment devenir trader en 10 étapes

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L’année 2018 se finit. Comme chaque année, j’établis ma liste d’articles lus. J’avais une liste plus longue l’année dernière: le top des 15 meilleurs articles de l’année 2017), mais cette année, j’ai moins lu et parcouru les blogs. Manque de temps. Le deep learning nécessite un vaste jeu de données labellisées. Le développement de voitures autonomes s’appuie par exemple sur des millions d’images et des milliers d’heures de vidéo. Le deep learning exige une puissance de calcul considérable. Les gpu haute performance sont dotés d’une architecture parallèle, qui est efficace pour le deep learning. Lorsque l’on y associe des clusters ou du cloud computing, il devient possible pour les équipes de développement de réduire la durée d’entraînement de réseaux de deep learning, de plusieurs semaines à quelques heures ou moins. Également, il nous faut développer le secteur agricole afin de produire des quantités suffisantes pour capter de comment devenir trader en 10 étapes nouveaux marchés avec le surplus, bien sûr avec une transformation préalable en produits manufacturés avant l’exportation. Enfin, il est primordial d’accroître nos capacités énergétiques et moderniser l’agriculture. Autant de questions qui méritent d’être prises à bras-le-corps par les autorités tant burundaises que tanzaniennes.

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