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Guide complet scikit-learn pour la classification, la régression, le clustering, le prétraitement, l'évaluation de modèles et les pipelines ML prêts pour la production.

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Guide d'intégration pour Pinecone via la CLI Membrane : connexion, authentification, découverte et exécution d'actions sur les index Pinecone.

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Guide et exemples pour utiliser Microsoft EconML afin d'estimer les effets de traitement hétérogènes (Double ML, Causal Forest, Deep IV) à partir de données observationnelles.

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Compétence d'assistant pour exécuter et gérer les flux de travail des compétitions Kaggle : dépannage des soumissions, modèles de stabilisation des scores, flux de travail de kernels et délégation basée sur des spécifications.

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Flux de travail de modélisation bayésienne utilisant PyMC (v5+) : construction de modèles hiérarchiques, exécution de l'inférence MCMC (NUTS) ou variationnelle, diagnostic d'échantillonnage et comparaison de modèles avec LOO

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Orchestre le diagnostic et les corrections ciblées en cours d'analyse : diagnostique la cause racine, applique des correctifs avec vérification orientée résultat et met à jour les acquis du projet.

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Guide expert pour les VM Azure Data Science : dépannage, configuration, déploiement (Bicep/ARM), sécurité et intégrations telles que MLflow et Key Vault.