<\/div>\n\n\n\n
Le mod\u00e8le supervis\u00e9<\/h3>\n\n\n\n Les mod\u00e8les d’apprentissage supervis\u00e9 utilisent des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es (ou annot\u00e9es) pour comprendre les patterns cach\u00e9s. Les donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es comprennent \u00e0 la fois des variables d’entr\u00e9e et des classes de sortie.<\/p>\n\n\n\n
Le mod\u00e8le d’apprentissage automatique associe chaque entr\u00e9e \u00e0 la sortie correspondante pour comprendre quelles valeurs des caract\u00e9ristiques conduisent \u00e0 des outputs sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n\n\nPar exemple, dans un syst\u00e8me de filtrage de spam pour les emails, l’entr\u00e9e serait un ensemble d’emails, et la sortie serait chaque email marqu\u00e9 comme \u201cspam\u201d ou \u201cnon spam\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Dans ce cas, le mod\u00e8le supervis\u00e9 permet d\u2019identifier les composants des emails marqu\u00e9s comme \u201cspam\u201d, tels que les exp\u00e9diteurs ill\u00e9gitimes et les fautes d’orthographe. Voici quelques algorithmes d’apprentissage supervis\u00e9 les plus communs :<\/p>\n\n\n\n
\nArbres de d\u00e9cision<\/li>\n\n\n\n K-Nearest Neighbors (KNN)<\/li>\n\n\n\n Support Vector Machines (SVM)<\/li>\n\n\n\n R\u00e9seaux de neurones<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
Le mod\u00e8le non-supervis\u00e9<\/h3>\n\n\n\n Les algorithmes d’apprentissage non supervis\u00e9 utilisent des donn\u00e9es d’entr\u00e9e non \u00e9tiquet\u00e9es pour comprendre des patterns cach\u00e9s. Ces algorithmes sont utiles pour cat\u00e9goriser de grands ensembles de donn\u00e9es en clusters.<\/p>\n\n\n\nPar exemple, si un mod\u00e8le d’apprentissage non supervis\u00e9 ne dispose que d’une liste d’emails sans \u00e9tiquettes de sortie, il les regroupera en clusters ‘spam’ et ‘non spam’. Parmi les algorithmes d’apprentissage non supervis\u00e9 courants, on trouve :<\/p>\n\n\n\n
\nAnalyse en Composantes Principales (ACP)<\/li>\n\n\n\n Clustering K-means<\/li>\n\n\n\n Clustering hi\u00e9rarchique<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
Apprentissage semi-supervis\u00e9 : Combler le foss\u00e9 entre l’apprentissage supervis\u00e9 et non supervis\u00e9<\/h3>\n\n\n\n Les algorithmes semi-supervis\u00e9s utilisent \u00e0 la fois des donn\u00e9es labellis\u00e9es et non labellis\u00e9es pour entrainer les mod\u00e8les d\u2019apprentissage.<\/p>\n\n\n\nSouvent, ils combinent une petite quantit\u00e9 de donn\u00e9es labellis\u00e9es avec une plus grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es non labellis\u00e9es pour am\u00e9liorer l\u2019apprentisage. Cette approche permet de r\u00e9duire les co\u00fbts (surtout lorsque l\u2019acquisition des donn\u00e9es labellis\u00e9es est \u00e9lev\u00e9) et le temps associ\u00e9 \u00e0 l\u2019\u00e9tiquetage manuel des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Par exemple, supposons que vous ayez \u00e9tiquet\u00e9 quelques centaines d’e-mails comme \u00e9tant \u00ab\u00a0spam\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0non spam\u00a0\u00bb, mais que vous disposiez de milliers d’autres e-mails non \u00e9tiquet\u00e9s. Un mod\u00e8le semi-supervis\u00e9 peut utiliser les e-mails \u00e9tiquet\u00e9s pour apprendre \u00e0 distinguer le spam, puis appliquer ces connaissances pour classer les e-mails non \u00e9tiquet\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
L’apprentissage semi-supervis\u00e9 commence souvent par la cr\u00e9ation d’un mod\u00e8le initial en utilisant uniquement les donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es via des algorithmes comme les Machines \u00e0 Vecteurs de Support (SVM). Ensuite, d\u2019autres algorithmes tels que le clustering K-means identifient des patterns ou des groupements \u00e0 partir des donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Parmi les algorithmes semi-supervis\u00e9s, on peut retoruver :<\/p>\n\n\n\n
\nAuto-formation (initialement entra\u00een\u00e9 sur de petites donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es pour faire des pr\u00e9dictions sur des donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es)<\/li>\n\n\n\n Co-formation (entra\u00eenement de deux mod\u00e8les ou plus sur diff\u00e9rentes vues des m\u00eames donn\u00e9es)<\/li>\n\n\n\n Machines \u00e0 Vecteurs de Support Semi-supervis\u00e9es (S3VM)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
Apprentissage par Renforcement : Comprendre la Prise de D\u00e9cision et les R\u00e9compenses<\/h3>\n\n\n\n Dans l’apprentissage par renforcement, un agent apprend \u00e0 prendre des d\u00e9cisions en interagissant avec un environnement et en recevant un feedback continu sous forme de r\u00e9compenses et de p\u00e9nalit\u00e9s. Le feedback constant aide l’agent \u00e0 comprendre quelles actions m\u00e8nent \u00e0 de meilleurs r\u00e9sultats et \u00e0 affiner sa strat\u00e9gie en cons\u00e9quence.<\/p>\n\n\n\n
L’apprentissage par renforcement est g\u00e9n\u00e9ralement utilis\u00e9 dans les applications de jeux vid\u00e9o, o\u00f9 il devient progressivement comp\u00e9tent dans les strat\u00e9gies de jeu gr\u00e2ce aux r\u00e9compenses et aux p\u00e9nalit\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
Parmi les plus courant, on retoruve :<\/p>\n\n\n\n
\nQ-learning<\/li>\n\n\n\n R\u00e9seaux de Q-Learning Profond (DQN)<\/li>\n\n\n\n M\u00e9thodes Actor-Critic<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
Les Mod\u00e8les de Machine Learning Sp\u00e9cialis\u00e9s<\/h2>\n\n\n\n Les mod\u00e8les de machine learning sp\u00e9cialis\u00e9s s’attaquent \u00e0 des probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques en utilisant des connaissances ou des techniques propres \u00e0 un domaine sp\u00e9cifique pour optimiser leur performance.<\/p>\n\n\n\n
Mod\u00e8les Hybrides : Combinaison de Plusieurs Types d’Apprentissage<\/strong><\/p>\n\n\n\nCertains probl\u00e8mes de machine learning n\u00e9cessitent la combinaison de plusieurs mod\u00e8les de machine learning pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision. Combiner divers mod\u00e8les permet de traiter diff\u00e9rents types de donn\u00e9es. Par exemple, on peut combiner l’apprentissage profond (DL) avec des m\u00e9thodes statistiques traditionnelles pour traiter des donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es dans un seul mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n
Dans des applications sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine, comme les syst\u00e8mes de sant\u00e9, un seul mod\u00e8le peut ne pas suffire. C\u2019est l\u00e0 qu\u2019un mod\u00e8le hybride peut intervenir, en combinant le machine learning avec des connaissances sp\u00e9cifiques au domaine, provenant par exemple d’experts m\u00e9dicaux, pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des diagnostics.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n
\n
<\/div>\n\n\n\n
Par exemple, l’Ensemble Learning<\/strong> (ou apprentissage ensembliste) combine et agr\u00e8ge les d\u00e9cisions de plusieurs mod\u00e8les pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des pr\u00e9dictions. Voici les techniques les plus courantes :<\/p>\n\n\n\n\nBagging<\/strong> (par exemple, les for\u00eats d\u2019arbres d\u00e9cisionnels)<\/li>\n\n\n\nBoosting<\/strong> (par exemple, Gradient Boosting Machines)<\/li>\n\n\n\nStacking<\/strong> (par exemple, les classificateurs empil\u00e9s)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nLes r\u00e9seaux de neurones avec mod\u00e8les de Markov cach\u00e9s (NN-HMM)<\/strong> sont un autre exemple d’algorithmes hybrides. Ils sont couramment utilis\u00e9s dans les syst\u00e8mes de reconnaissance vocale pour combiner les r\u00e9seaux de neurones pour l’extraction de caract\u00e9ristiques et la mod\u00e9lisation probabiliste des s\u00e9quences afin d’am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des syst\u00e8mes de conversion de la parole en texte.<\/p>\n\n\n\nLorsque les donn\u00e9es labellis\u00e9es sont insuffisantes, les m\u00e9thodes supervis\u00e9es traditionnelles peuvent \u00eatre moins performantes car elles d\u00e9pendent d’un grand nombre d’exemples labellis\u00e9es. C\u2019est pourquoi, combiner les techniques d’apprentissage permet d\u2019am\u00e9liorer les performances des mod\u00e8les. Voici comment cela fonctionne :<\/p>\n\n\n\n
\nEntra\u00eener un classificateur initial sur un petit ensemble d’images labellis\u00e9es<\/li>\n\n\n\n Utiliser ce classificateur pour pr\u00e9dire la classification des images non labellis\u00e9es<\/li>\n\n\n\n Combiner les nouvelles images labellis\u00e9es avec l’ensemble d’images non-labellis\u00e9es d’origine pour r\u00e9entra\u00eener et affiner le classificateur<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\nLes mod\u00e8les hybrides offrent plus de flexibilit\u00e9 et d\u2019adaptabilit\u00e9 en att\u00e9nuant les limitations des algorithmes uniques.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
Mod\u00e8les Hybrides : Exemples d’Application<\/h3>\n\n\n\n Maintenant que nous comprenons les avantages des mod\u00e8les hybrides, examinons comment ils sont utilis\u00e9s dans divers secteurs :<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
Finance<\/strong><\/p>\n\n\n\n\nD\u00e9tection de Fraude :<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\nLes mod\u00e8les sont form\u00e9s sur de grands volumes de donn\u00e9es pour identifier les transactions frauduleuses. Les syst\u00e8mes de d\u00e9tection d’anomalies (apprentissage non supervis\u00e9) rep\u00e8rent des motifs inhabituels dans les donn\u00e9es transactionnelles, tandis que les mod\u00e8les de classification (apprentissage supervis\u00e9) confirment si ces anomalies sont frauduleuses.<\/p>\n\n\n\n
\nScoring de Cr\u00e9dit :<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\nCela permet d\u2019aider \u00e0 \u00e9valuer la solvabilit\u00e9 des demandeurs de pr\u00eats. Les arbres de d\u00e9cision assistent dans la s\u00e9lection des caract\u00e9ristiques et la classification initiale, tandis que les r\u00e9seaux de neurones affinent le processus de scoring en apprenant des motifs complexes dans les donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
Marketing<\/strong><\/p>\n\n\n\n\nSegmentation et Ciblage des Clients :<\/strong> L’algorithme de clustering (apprentissage non supervis\u00e9) identifie les segments de clients, tandis que les analyses pr\u00e9dictives supervis\u00e9es pr\u00e9voient les r\u00e9ponses des clients \u00e0 diff\u00e9rentes strat\u00e9gies marketing. Cela permet de segmenter les clients en groupes distincts en fonction de leur comportement d’achat et de les cibler avec des campagnes marketing personnalis\u00e9es.<\/li>\n\n\n\nSyst\u00e8mes de Recommandation :<\/strong> Le filtrage collaboratif utilise les donn\u00e9es d’interaction utilisateur-article pour sugg\u00e9rer des articles correspondant aux pr\u00e9f\u00e9rences individuelles, tandis que le filtrage bas\u00e9 sur le contenu utilise les caract\u00e9ristiques des articles et des utilisateurs pour recommander des articles similaires. Cela permet de recommander des contenus favoris aux utilisateurs.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
Transport<\/strong><\/p>\n\n\n\n\nV\u00e9hicules Autonomes :<\/strong> La vision par ordinateur (apprentissage supervis\u00e9) et l’apprentissage par renforcement am\u00e9liorent la reconnaissance des syst\u00e8mes de conduite autonome. La vision par ordinateur traite les entr\u00e9es visuelles pour d\u00e9tecter et reconna\u00eetre les objets, tandis que l’apprentissage par renforcement optimise les strat\u00e9gies de conduite \u00e0 travers un cycle de r\u00e9compense et de p\u00e9nalit\u00e9 en temps r\u00e9el.<\/li>\n\n\n\nGestion du Trafic :<\/strong> Les mod\u00e8les d’analyse de s\u00e9ries temporelles pr\u00e9voient les motifs de trafic bas\u00e9s sur des donn\u00e9es historiques, et les algorithmes de clustering regroupent des conditions de trafic similaires pour mettre en \u0153uvre des strat\u00e9gies de gestion du trafic efficaces. Cela permet de pr\u00e9dire et de g\u00e9rer le flux de trafic.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
Probl\u00e8mes d’Apprentissage R\u00e9solus par Diff\u00e9rents Mod\u00e8les<\/h3>\n\n\n\n Diff\u00e9rents mod\u00e8les d’apprentissage automatique r\u00e9solvent divers probl\u00e8mes, les rendant adapt\u00e9s \u00e0 diff\u00e9rents cas d’utilisation.<\/p>\n\n\n\n
Voyons quels sont principaux probl\u00e8mes que rencontrent les mod\u00e8les de classification, de r\u00e9gression, ainsi que ceux de d\u00e9tection d’anomalies ou de reconnaissance de patterns.<\/p>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
Probl\u00e8mes de Classification (Binaire et Multiclasse)<\/h3>\n\n\n\n Les algorithmes de classification apprennent des motifs \u00e0 partir de donn\u00e9es d’entra\u00eenement \u00e9tiquet\u00e9es et classifient les nouvelles donn\u00e9es en diff\u00e9rentes cat\u00e9gories selon ces apprentissages.<\/p>\n\n\n\n
\nClassification Binaire :<\/strong> Par exemple, un filtre anti-spam pour emails est un syst\u00e8me de classification binaire qui d\u00e9termine si un email est \u00ab\u00a0spam\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0non spam\u00a0\u00bb. De m\u00eame, la reconnaissance faciale sur un smartphone est un mod\u00e8le binaire qui identifie les utilisateurs comme \u00ab\u00a0non reconnus\u00a0\u00bb ou \u00ab\u00a0reconnus\u00a0\u00bb. Ces syst\u00e8mes utilisent souvent la r\u00e9gression logistique pour la classification binaire.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\n
\nClassification Multiclasse :<\/strong> Par exemple, la fonctionnalit\u00e9 de recommandation d\u2019emplois sur LinkedIn classe les offres d\u2019emploi en diff\u00e9rents secteurs comme la technologie, la finance, ou le marketing, en fonction de l\u2019activit\u00e9 des utilisateurs. Les algorithmes multiclasses comme les arbres de d\u00e9cision et les machines \u00e0 vecteurs de support permettent d\u2019atteindre ces r\u00e9sultats.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
Probl\u00e8mes de R\u00e9gression : Pr\u00e9diction des R\u00e9sultats Continus<\/h3>\n\n\n\n Les algorithmes de r\u00e9gression pr\u00e9voient des r\u00e9sultats continus, comme les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques ou les pertes financi\u00e8res, en se basant sur des conditions pertinentes.<\/p>\n\n\n\n
Par exemple, les algorithmes de r\u00e9gression analysent les tendances historiques et d\u2019autres facteurs pour pr\u00e9voir les prix du march\u00e9 boursier.<\/p>\n\n\n\n
Un autre usage est la pr\u00e9vision de la valeur \u00e0 vie du client (CLV) pour les entreprises eCommerce, o\u00f9 les algorithmes analysent les habitudes d’achat et les comportements de d\u00e9pense pour pr\u00e9dire les achats futurs et ainsi aider \u00e0 la formation de strat\u00e9gies commerciales.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
D\u00e9tection d’Anomalies et Reconnaissance de Mod\u00e8les<\/h3>\n\n\n\n Les syst\u00e8mes de d\u00e9tection d’anomalies identifient les comportements ou motifs anormaux et alertent les parties prenantes pour prendre des mesures correctives.<\/p>\n\n\n\n
\nS\u00e9curit\u00e9 :<\/strong> Par exemple, les algorithmes de d\u00e9tection d\u2019anomalies en cybers\u00e9curit\u00e9 rep\u00e8rent et signalent les comportements suspects pour \u00e9viter les menaces potentielles. Les soci\u00e9t\u00e9s de cartes de cr\u00e9dit utilisent \u00e9galement ces mod\u00e8les pour d\u00e9tecter les activit\u00e9s frauduleuses en analysant les motifs de transactions des clients.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\n
\nReconnaissance de Mod\u00e8les :<\/strong> Les syst\u00e8mes de reconnaissance de mod\u00e8les sont souvent utilis\u00e9s dans les applications de conversion de la voix en texte, comme l\u2019assistant vocal de Google ou les services de transcription, pour convertir les caract\u00e9ristiques audio en \u00e9quivalents textuels.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
Machine Learning et perspectives d’avenir<\/h2>\n\n\n\nLe R\u00f4le Croissant de l’Automatisation<\/h3>\n\n\n\n L’automatisation va permettre aux mod\u00e8les d’apprentissage automatique de g\u00e9n\u00e9rer et d’optimiser d’autres mod\u00e8les de mani\u00e8re autonome, rendant le processus plus efficace et pr\u00e9cis.<\/p>\n\n\n\n
L’Apprentissage Automatique Quantique<\/h3>\n\n\n\n En combinant l’informatique quantique avec l’apprentissage automatique, on pourra traiter des quantit\u00e9s massives de donn\u00e9es \u00e0 des vitesses beaucoup plus \u00e9lev\u00e9es, transformant ainsi le traitement des donn\u00e9es et l’optimisation.<\/p>\n\n\n\n
L’Apprentissage Automatique Respectueux de la Vie Priv\u00e9e<\/h3>\n\n\n\n Des techniques comme l’apprentissage f\u00e9d\u00e9r\u00e9 et la confidentialit\u00e9 diff\u00e9rentielle vont prot\u00e9ger les donn\u00e9es personnelles tout en permettant des analyses avanc\u00e9es, r\u00e9pondant ainsi aux pr\u00e9occupations croissantes sur la vie priv\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n
Exploration de Nouveaux Domaines<\/h3>\n\n\n\n Les chercheurs explorent comment ces technologies peuvent r\u00e9soudre des probl\u00e8mes in\u00e9dits, comme analyser des \u0153uvres d’art ou pr\u00e9dire les mouvements de march\u00e9s volatils, ouvrant la voie \u00e0 de nouvelles innovations.<\/p>\n\n\n\n
Bien que les algorithmes actuels r\u00e9pondent efficacement \u00e0 divers d\u00e9fis, le potentiel des avanc\u00e9es futures est immense. Que ce soit pour lutter contre le changement climatique en am\u00e9liorant les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques ou r\u00e9volutionner les soins de sant\u00e9 avec des outils de diagnostic plus pr\u00e9cis, l’apprentissage automatique est une force puissante qui nous guide vers de nouvelles possibilit\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
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Le machine learning est devenu un pilier cl\u00e9 de la transformation digitale, dans de nombreux secteurs. Des recommandations personnalis\u00e9es sur les plateformes de streaming aux diagnostics m\u00e9dicaux assist\u00e9s par intelligence artificielle, le machine learning est partout. Cependant, derri\u00e8re chaque application se cache un mod\u00e8le de machine learning sp\u00e9cifique, con\u00e7u pour r\u00e9soudre un probl\u00e8me particulier. Par […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":3083326,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"Machine Learning : Les grands types de mod\u00e8les de donn\u00e9es","_seopress_titles_desc":"Mod\u00e8le de machine learning supervis\u00e9, non-supervis\u00e9, par apprentissage... Comment fonctionnent-ils et dans quelles situations les utiliser ?","_seopress_robots_index":"","footnotes":""},"categories":[100232],"tags":[],"role":[],"sector":[],"class_list":["post-3085657","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-talk-data-to-me"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3085657","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3085657"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3085657\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3085658,"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3085657\/revisions\/3085658"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3083326"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3085657"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3085657"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3085657"},{"taxonomy":"role","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/role?post=3085657"},{"taxonomy":"sector","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.clicdata.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/sector?post=3085657"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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