Gérer un projet de machine learning peut être complexe en raison des nombreuses étapes impliquées, notamment la collecte et la préparation des données, le choix et l'entraînement du modèle, l'évaluation des performances et le déploiement du modèle en production.
Prenons l'exemple d'une application d'intelligence artificielle symbolique dans le domaine médical, où elle est utilisée pour aider les médecins à diagnostiquer des maladies basées sur les symptômes des patients.
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