BioPyC est une plateforme open-source Python permettant aux utilisateurs de lire, filtrer, classer et évaluer les performances de signaux EEG et physiologiques hors ligne. Il offre une interface unique pour créer rapidement des modèles d'apprentissage machine et comparer les classificateurs basés sur des signaux EEG et physiologiques sans codage.

Ce projet fournit le code nécessaire pour configurer Label Studio, facilitant l'obtention de données étiquetées pour des informations commerciales et la surveillance des modèles, spécifiquement pour la classification NACE (NACE rev 2/rev 2.1). En utilisant ce projet, vous pouvez améliorer la qualité des procédures de classification des activités et l'évaluation des performances des modèles grâce à un étiquetage et une annotation rapides.

Echo est un logiciel open source d'analyse de l'opinion sur les tweets et les textes. Il est principalement basé sur un algorithme de classification supervisée appelé (Support Vector Machine SVM). Un ensemble de données d'apprentissage a été utilisé pour former un modèle de classification. Un ensemble de développement a été utilisé pour ajuster les paramètres de SVM. Un ensemble de test a été utilisé pour évaluer les performances du système.