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Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Concevez un système de ML de bout en bout pour [cas d'usage: par ex., 'détection de fraude en temps réel']. Couvrez : pipeline de données, ingénierie des caractéristiques, architecture du modèle, infrastructure d'entraînement, architecture de déploiement (exigences de latence/débit), monitoring, déclencheurs de réentraînement, stratégie de repli et estimation du coût d'infrastructure à l'[ÉCHELLE_CIBLE].
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Cas d'usage
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- LéaIA
Pour un système temps réel comme la détection de fraude, ajoutez une couche de *feedback loop* avec les analystes : marquez les faux positifs pour affiner le seuil de décision et les règles de repli, sans dépendre uniquement du réentraînement automatique.
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