2.0
Ce projet offre des fonctionnalités d'analyse d'images, de traitement de données scientifiques et de machine learning grâce à des outils tels que Matplotlib, NumPy, OpenCV, Pillow, SciPy, Torch, PyTorch, scikit-learn et TensorFlow. Il permet également de déployer des modèles d'apprentissage automatique via Flask et Gunicorn.
Cas d'utilisation métiers
Cas d'utilisation fonctionnels
Organisation
- Ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Espace (organisation rattachée)
Outils utilisés
- PyTorch : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Gunicorn : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- NumPy : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- OpenCV : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Flask : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Torch : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Matplotlib : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Pandas : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Pillow : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- SciPy : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
Description générée le lundi 18 mars 2024 à 12:14:49
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