Lunatic est une bibliothèque front-end sous forme de hook et de librairies de composants React permettant de générer un questionnaire à partir du format de données Lunatic-Model.

Ce projet implémente l'algorithme d'apprentissage supervisé de fastText pour la classification de texte utilisant PyTorch. Il vise l'efficacité et la précision dans la classification de texte, la réduction de dimensions textuelles, l'analyse de sentiments et la catégorisation de contenu.

Ce projet vise à expérimenter le codage automatique de la NACE rev 2.1 basé sur les descriptions d'activités du registre Sirene. Il contient tous les composants nécessaires pour former un modèle de classification basé sur Fasttext, offrant une solution pratique et simple pour la compréhension automatisée des activités de sociétés.

Ce projet permet d'extraire l'information contenue dans le tableau 'filiales et participations' des comptes sociaux des entreprises grâce à des fonctionnalités de sélection de page et d'extraction de tableau.

Ce projet consiste en une étude des données de consommations et habitudes alimentaires de l'étude INCA 3. Il comprend une analyse exploratoire des données, une classification d'individus à l'aide de méthodes telles que l'ACP, les K-moyennes et le clustering ascendant hiérarchique, ainsi qu'une prédiction de l'IMC à l'aide de méthodes de machine learning supervisé.

Ce projet est un cours sur les nouvelles sources de données pour la statistique publique. Il couvre les méthodes d'analyse de données textuelles, de visualisation de données et d'apprentissage automatique de données textuelles.