Concevoir des schémas de base de données à partir de zéro ou optimiser des schémas existants est complexe. Cette compétence fournit des modèles éprouvés pour la normalisation, l'indexation, les migrations et l'optimisation des performances sur des bases SQL et NoSQL.

La modélisation financière nécessite des calculs complexes et des tests de scénarios. Cette compétence automatise les évaluations DCF, l'analyse de sensibilité et les simulations Monte Carlo pour des décisions d'investissement précises.

Cette compétence calcule les ratios financiers clés à partir des bilans, comptes de résultat et données de flux de trésorerie. Elle fournit une analyse d'investissement avec des benchmarks sectoriels et des recommandations actionnables.

Les équipes marketing ont besoin de quantifier l'efficacité des campagnes sur plusieurs plateformes. Cette compétence calcule les taux d'engagement, le ROI et les métriques de rentabilité pour fournir des recommandations d'optimisation basées sur les données.

La construction de pipelines ML nécessite une expertise en déploiement de modèles, surveillance et pratiques MLOps. Cette compétence fournit des outils prêts pour la production pour déployer des modèles ML, intégrer des LLM et construire des systèmes RAG évolutifs avec une fiabilité de niveau entreprise.

Les prompts génériques produisent des réponses IA incohérentes. Cette compétence fournit des modèles éprouvés et des outils d'optimisation pour des interactions LLM de qualité production. Transformez des requêtes vagues en résultats précis et fiables en utilisant le raisonnement en chaîne, l'apprentissage few-shot et des techniques de prompting structuré.

Concevoir des tests A/B rigoureux et des expériences avec une analyse de puissance statistique appropriée. Construire des modèles prédictifs prêts pour la production en utilisant des techniques d'ingénierie de caractéristiques éprouvées et des cadres d'apprentissage automatique.

Créez des solutions de vision par ordinateur de qualité entreprise avec détection d'objets, segmentation d'images et analyse vidéo en temps réel. Cette compétence fournit des conseils experts sur PyTorch, OpenCV, YOLO et les transformateurs de vision pour le déploiement en production.

Les images en double gaspillent l’espace de stockage et biaisent les modèles d’apprentissage automatique. Cette compétence utilise des embeddings de deep learning pour identifier et supprimer les doublons exacts et les quasi-doublons d’images dans des ensembles de données FiftyOne. Elle automatise le processus de détection et vous aide à nettoyer les ensembles de données avant l’entraînement.

Comprendre des datasets d'images complexes nécessite de voir comment les échantillons sont liés dans l'espace des embeddings. Cette skill vous guide à travers le calcul des embeddings et l'utilisation d'UMAP ou t-SNE pour créer des visualisations 2D qui révèlent les clusters, les valeurs aberrantes et les distributions de classes dans vos datasets FiftyOne.

Les utilisateurs ont des difficultés à étendre la plateforme de vision par ordinateur FiftyOne avec des fonctionnalités personnalisées. Cette compétence fournit des instructions étape par étape pour créer des opérateurs et des panneaux qui s'intègrent parfaitement à l'application FiftyOne.

Le chargement de fichiers multimédias locaux dans FiftyOne et l'exécution d'inférence de modèles ML nécessitent de comprendre la création d'ensembles de données, l'importation d'étiquettes et l'application de modèles. Cette compétence fournit des instructions étape par étape pour créer des ensembles de données, importer des étiquettes dans des formats standard et appliquer des modèles zoo pour les tâches de détection, classification et segmentation.

L'import de datasets nécessite souvent la détection et la configuration manuelle des formats. Cette compétence détecte automatiquement les types de médias, les formats d'étiquettes et les regroupements de capteurs pour créer des datasets FiftyOne correctement structurés.

La gestion de la base de données nécessite une connaissance approfondie des modèles SQL et des fonctionnalités Supabase. Cette compétence fournit des conseils experts pour créer des tables, rédiger des migrations, configurer les politiques RLS et résoudre les problèmes de base de données en toute confiance.

Travailler avec des plateformes de narration nécessite des schémas cohérents pour extraire les thèmes, les citations et les insights IA. Cette compétence fournit des modèles prêts à l’emploi pour les requêtes Supabase, la correspondance des thèmes et l’intégration d’analyse IA.

Créer des applications avec SurrealDB nécessite de comprendre ses capacités multi-modèles, notamment les relations graphiques, les embeddings vectoriels et les abonnements en temps réel. Cette compétence fournit des conseils complets pour utiliser le SDK Python afin d'implémenter des opérations CRUD, la recherche sémantique et les modèles de traversée de graphes.

La création de pipelines d'extraction de données avec les LLMs nécessite des sorties JSON cohérentes et validées. Cette compétence fournit des conseils experts sur l'utilisation du mode JSON Schema de Cohere v2 pour l'extraction d'entités fiable, la classification et les pipelines de données structurées.

Extraire des données textuelles et visuelles détaillées des pages PDF. Cette compétence capture les métadonnées de police, les positions de texte et les images rendues pour permettre des workflows de génération HTML précis basés sur l'IA.

Les utilisateurs ont du mal à connecter des référentiels de documents avec des modèles d'IA pour des réponses précises et contextuelles. Cette compétence fournit un pipeline RAG complet incluant l'ingestion de documents, la recherche vectorielle avec Qdrant, et la génération de prompts personnalisée pour des bases de connaissances spécialisées.

Les opérations de base de données sont complexes et sujettes aux erreurs lorsqu'elles sont effectuées manuellement. Cette compétence fournit des conseils sur l'utilisation de Drizzle ORM avec NeonDB Postgres pour des requêtes de base de données type-safe, la gestion de schémas et les migrations.