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Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
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  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
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  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
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Numéroter, et les tokens inconnus

Partie 1 · ★

À l'évaluation, le texte contient des tokens absents du vocabulaire (« expectoration » : 13 fois dans le test, jamais à l'entraînement). On les remplace par <inconnu>, numéro 1 : le réseau sait qu'il y avait un mot, pas lequel. dict.get(clé, défaut) fait exactement cela.

Complète numeroter, compte les inconnus d'une phrase, puis retrouve le taux du cours : 12 679 tokens inconnus sur 260 788, soit 4,86 %.

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