Restructuration complète des flashcards avec :
- Question/définition explicite
- Exemples concrets avec chiffres
- Interprétation pratique
- Séparation claire formule / signification
Avant : "Formule - TP / (TP + FN). Parmi les vrais positifs, combien ont été détectés ?"
Après : Question claire + formule + exemple concret (spam) + interprétation
Cela rend l'apprentissage plus intuitif et moins confus.
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Les emojis (✅❌🚀) ne s'affichent pas correctement selon le viewer Markdown.
Remplacés par du texte clair :
- ✅ → **[OK]** ou "OK :"
- ❌ → **[NON]** ou "ERREUR"
- 🚀 → supprimé
Cela garantit un affichage cohérent sur tous les viewers (GitHub, GitLab, éditeurs locaux).
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Ajout de lignes vides entre les options A/B/C/D pour un affichage correct.
En Markdown, un simple retour à la ligne ne crée pas de saut de ligne visible.
Pourquoi cette erreur ? Je génère le texte ligne par ligne mais j'oublie que
Markdown nécessite une ligne vide entre chaque paragraphe ou deux espaces
à la fin d'une ligne pour créer un saut de ligne.
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Remplacement de [0, 1] par "0 à 1" pour éviter le conflit avec la syntaxe des crochets en Mermaid.
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- QCM théoriques (5 questions sur les concepts clés)
- Analyse de cas (diagnostic overfitting, matrices de confusion, hyperparamètres)
- Exercices pratiques (prédiction, complétion de code, debugging)
- Questions ouvertes (trade-offs, biais d'évaluation, cas réels)
- Flashcards pour révision rapide (10 concepts essentiels)
- Barème d'auto-évaluation sur 32 points
Format interactif avec balises <details> pour cacher/afficher les réponses.
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- Suppression de .instructions/INSTRUCTIONS.mdoc (remplacé par docs/INSTRUCTIONS.md)
- Suppression de .vscode/settings.json (déjà supprimé localement)
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- Déplacement de GUIDE_DEBUTANT.md vers docs/
- Création de docs/INSTRUCTIONS.md (traduction française du .mdoc)
- Conversion des balises de templating en Markdown pur
- Structure plus claire avec dossier docs centralisé
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- Diagramme du split Train/Validation/Test avec flux de données
- Flowchart du mécanisme d'Early Stopping avec décisions
- Visualisation de l'évolution du Learning Rate
- Architecture du réseau de neurones en couches
- Phases d'entraînement (underfit → optimal → overfit)
Les diagrammes illustrent les concepts clés de manière visuelle et facilitent la compréhension des débutants.
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