Ce projet fournit une aide aux nouveaux utilisateurs pour comprendre un serveur gitlab spécifique et offre des tutoriels pour l'utilisation de YOLOv5 et DeepSort, deux outils de détection et de suivi d'objets.

Bam-ood est un projet d'analyse d'images basé sur des algorithmes d'apprentissage profond. Il permet de détecter des objets, de reconnaître des visages, de segmenter des images et de les classer.

BioAutoMATED est une plateforme d'apprentissage automatique (AutoML) dédiée à l'analyse de séquences biologiques. Elle intègre plusieurs méthodes AutoML dans un cadre unifié, offrant aux utilisateurs des techniques pertinentes pour l'analyse, l'interprétation et la conception de séquences biologiques. BioAutoMATED permet de prédire la régulation des gènes, les interactions peptide-médicament et l'annotation des glycanes avec une performance comparable à celle de modèles manuellement ajustés, mettant en évidence les caractéristiques séquentielles saillantes. En automatisant la modélisation des séquences, BioAutoMATED permet aux scientifiques de la vie de plus facilement intégrer l'apprentissage machine dans leur travail.

CARS Data est un package proposant des algorithmes de résolution de courbes multi-variables et des fonctions utilitaires pour les cartographies CARS. Il inclut une implémentation de l'algorithme Simplisma, une implémentation MCR-ALS basée sur le package pymcr, une contrainte de segmentation basée sur l'algorithme Chan-Sandberg-Vese, l'ajustement de spectres inconnus sur des spectres signatures fixes en utilisant ALS ou NNLS et l'application de contraintes MCR sur les résultats, ainsi que des Auto-encodeurs basés sur les packages PyTorch.

Ce projet est un projet de deep learning implémenté en Python. Il consiste en un notebook contenant un modèle de deep learning et des algorithmes. Le projet est structuré en plusieurs répertoires : le notebook principal, un répertoire contenant le jeu de données utilisé pour l'entraînement et les tests, un répertoire contenant les résultats d'évaluation et les métriques de performance, et un répertoire contenant l'application web.

Projet de transfer learning utilisant des réseaux neuronaux pour la reconnaissance et la distinction entre des images de souris et d'autres objets, améliorant ainsi la précision de la détection.

Ce projet est un classificateur automatique de données textuelles basé sur des modèles de langage (LLMs). Il permet de catégoriser et d'analyser le sens de texte brut pour faciliter le tri et le traitement de grandes quantités de données.

Ce projet fournit des outils pour former et tester un modèle Mask-RCNN utilisant PyTorch. Il permet la segmentation d'images pour la détection d'objets, la reconnaissance d'objets dans des images et l'analyse de la mise en page de documents.

GreenML est un outil permettant de calculer et d'analyser la consommation énergétique des algorithmes de machine learning. Il permet aux utilisateurs de comparer l'efficacité énergétique des différents modèles et algorithmes de machine learning, et d'optimiser leur consommation énergétique.

Ce projet offre une plateforme de découverte d'activités touristiques sur l'île de Ré, en proposant des suggestions adaptées au temps et aux intérêts des utilisateurs. Il fournit des informations sur les restaurants spécialisés, les horaires des marchés locaux et des activités adaptées aux enfants.