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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
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • 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
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

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Choisir la stratégie pour trois besoins du CHU

Partie 6 · ★★

Trois besoins du CHU, trois stratégies. Le raisonnement du cours : si l'information change ou si la réponse doit citer sa source, c'est du RAG (on met à jour les documents, pas les poids). Sinon, s'il existe des exemples étiquetés, on commence par l'extraction (tête seule, la moins chère des façons qui entraînent). Sinon, on écrit une consigne avec quelques exemples.

Écris strategie(etiquettes, info_change, citer) avec ces règles dans cet ordre, puis applique-la aux besoins : (1) 1 514 résumés étiquetés, tâche fixe ; (2) aucune étiquette, protocoles mis à jour chaque mois et à citer ; (3) aucune étiquette, courriers au format du service avec un modèle déjà aligné.

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