Carburateur adaptable de qualité pour tronçonneuse Stihl modèle MS192T et MS193T. Carburateur stihl ms 192 t chain. Ce carburateur est conçu pour remplacer les références constructeur 1137-120-0600, 1137-120-0602, 1137-120-0605, 1137-120-0650 ou Zama C1Q-S134, C1Q-S135, C1Q-S257 (référence gravée sur le carburateur d'origine) et se monte en lieu et place de l'origine sans aucune modification. Nombreux modèles de carburateurs disponibles en stock. Merci de vous assurer de votre référence d'origine avant de commande une pièce de rechange plusieurs montages peuvent exister.
Plus de détails Imprimer Envoyer à un ami 89, 54 € TTC Quantité En savoir plus Référence d'origine STIHL 11371200651
Détails du produit Caractéristiques Type de machine Tronçonneuse productRef ME36134489 Garantie 1 an manufacturerSKU C22042523M2F621 Questions & réponses Les experts vous éclairent sur ce produit Aucune question n'a (encore) été posée. A vous de vous lancer! Carburateur stihl ms 192 t h. Avis 3, 2/5 Note globale sur 6 avis clients Derniers commentaires bricoleur. 62405c46ae4cc Il y a 3 semaines Je l'ai reçu très rapidement, mais je ne l'ai pas encore monté. Bon produit, rapport qualité prix excellent Benoit. C. 60db2bd4b8065 29 juillet 2021 Ras tout
Boutique de vente en ligne de pièces détachées adaptable, d'origine ou d'occasion, Pour Tronçonneuse, Élagueuse, Débroussailleuse, Taille-haie, Souffleur, Aspirateur, CombiSystéme, Tondeuse à Gazon, Motoculteur, Autoportée, Groupe Électrogène, Pompe à eau, Tarière de marques STIHL - HUSQVARNA - JONSERED - PARTNER - ECHO - ZENOAH - BRIGGS & STRATTON - HONDA - SANLI - KAWASAKI - MITSUBISHI - RYOBI - ROBIN-SUBARU - TORO - HOMELITE - HOLZFFORMA - JONCUTTER - OLEO-MAC - ACTIVE - CHINOISE etc... Toutes nos pièces détaches sont de qualités, disponible en stock et aux meilleurs prix!!! Services Mon compte J'accepte En poursuivant votre navigation sur ce site, vous devez accepter l'utilisation et l'écriture de Cookies sur votre appareil connecté. Carburateur Tronçonneuse STIHL MS192T - MS192TC / MS 192 T - 11371200600 - 11371200650 - 11371200606 - ZAMA C1Q-S257 - C1Q-S258. Ces Cookies (petits fichiers texte) permettent de suivre votre navigation, actualiser votre panier, vous reconnaitre lors de votre prochaine visite et sécuriser votre connexion.
Pour cette formation: pas besoin d'avoir un bagage complet en statistiques. Le but de cette formation est de rendre accessibles les notions parfois complexes qui résident dans les algorithmes de Machine Learning. Objectifs de la formation Machine Learning avec Python Comprendre l'histoire du Machine Learning, son origine et sa définition, ainsi que sa place dans monde des Intelligences Artificielles Appréhender les différents types d'algorithmes de Machine Learning (Supervisé VS non-supervisé) Apprendre à classifier les différents algorithmes selon leur but: classifier ou prédire (régression) Tester les premiers algorithmes de Machine Learning: régression linéaires / polynomiales Aller plus loin dans les algorithmes: arbres de décisions, K-Moyennes, Clustering, etc.
Il s'agit donc d'un cours idéal pour les parfaits débutants, puisqu'Octave vous permettra d'acquérir rapidement les bases du Machine Learning. Ce cours est intuitif et équilibré, et vous n'aurez pas nécessairement besoin de connaissances mathématiques approfondies pour le suivre. La formation est gratuite, mais payante si vous souhaitez recevoir un certificat à la fin… Machine Learning Foundations: A Case Study Approach by the University of Washington L'Université de Washington propose un segment de sa Machine Learning Specialization sous forme de cours gratuit. Il se destine aux personnes ayant besoin de comprendre comment le Machine Learning peut aider à analyser des informations et à améliorer leur entreprise. À la fin de la formation, vous posséderez les compétences nécessaires pour appliquer les techniques que vous aurez apprises dans les différents cas d'usage étudiés. Vous maîtriserez aussi les bases du langage Python. Advanced Machine Learning Specialization La Higher School of Economics propose une collection de sept cours avancés de Machine Learning.
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