Guides pratiques sur l’IA, Python, Git, SQL, le Web/API, SAP/ERP et les modèles mathématiques : explications, exemples de code, sources et limites.
Tous les mots doivent figurer dans l’article. Utilisez des guillemets pour une expression exacte.
Construire une référence basée sur la saison précédente, l'évaluer sur des observations ultérieures et distinguer l'alignement calendaire des fuites d'information et des données manquantes.
Comprenez les différences entre l'Erreur Absolue Moyenne (MAE) et l'Erreur Quadratique Moyenne (RMSE), comment choisir la bonne métrique pour votre tâche de prédiction et l'impact des grandes erreurs sur chacune.
Comparer entraînement et validation, apprendre le prétraitement dans un pipeline et préserver un test final indépendant.
Découper chronologiquement et apprendre les transformations sur le passé.