Guides pratiques sur l’IA, Python, Git, SQL, le Web/API, SAP/ERP et les modèles mathématiques : explications, exemples de code, sources et limites.
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Un guide technique expliquant pourquoi un JSON syntaxiquement correct provenant des grands modèles de langage (LLM) est insuffisant pour les systèmes de production et comment le JSON Schema fournit les garanties structurelles et de type nécessaires.
Apprenez à évaluer efficacement la précision et le rappel des modèles d'IA, en particulier lorsque vous travaillez avec de petits jeux de données de questions. Ce guide couvre les concepts, les méthodes de calcul et les considérations pratiques à l'aide de scikit-learn.
Comparer entraînement et validation, apprendre le prétraitement dans un pipeline et préserver un test final indépendant.
Un guide sur l'utilisation du module Python csv pour détecter automatiquement les délimiteurs, gérer les marques d'ordre des octets (BOM) Unicode avec utf-8-sig, et gérer les problèmes de sauts de ligne spécifiques aux plateformes à l'aide de la classe Sniffer et des paramètres d'ouverture de fichier corrects.
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.