Ce projet est une série de cours sur l'apprentissage automatique, basée sur le livre Deep Learning. Les cours couvrent des sujets tels que la régression linéaire, la régularisation, la réduction de dimensionnalité, le kernel trick et les réseaux de neurones. Les étudiants travaillent sur des jeux de données réels et implémentent des algorithmes d'apprentissage automatique à l'aide de Tensorflow et Scikit-learn.

Ce projet consiste en un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé (régression linéaire multiple, apprentissage par ensemble, réseaux de neurones) et l'apprentissage non supervisé (K-Means). Il est utilisé pour la désagrégation de l'énergie, permettant une analyse détaillée de la consommation d'énergie.

Ce projet, nommé benchds, est une collection de jeux de données utilisés pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique. La plupart des jeux de données proviennent du dépôt UCI Machine Learning, tandis que d'autres ont été publiés par divers articles et documents de recherche. Les jeux de données sont fournis dans un format simple, avec les lignes représentant des exemples et les colonnes représentant des caractéristiques. Le dernier élément de chaque ligne est la variable cible ou l'étiquette de classification. Les valeurs des lignes sont séparées par un espace. Aucune valeur manquante n'est présente dans les jeux de données, car les lignes contenant au moins une valeur manquante ont été supprimées.

TensorFlow est une bibliothèque open-source d'apprentissage automatique développée par Google Brain. Elle permet de créer et d'entraîner des modèles de machine learning pour une variété de tâches, telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, la prédiction de séries temporelles et la détection d'anomalies. TensorFlow prend en charge une grande variété d'algorithmes d'apprentissage automatique, y compris les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents et les algorithmes d'optimisation stochastique.

FastAI est un framework open-source de pointe pour le machine learning et le deep learning, conçu pour rendre l'apprentissage automatique plus accessible et efficace. Il offre des fonctionnalités avancées pour la création, l'entraînement et le déploiement de modèles de ML et DL, ainsi qu'une interface utilisateur intuitive pour faciliter le processus.

La plateforme X5GON Learning Analytics Machine (LAM) est capable de traiter des collections de ressources pédagogiques ouvertes (OER) en plusieurs langues. Elle fournit des analyses sur l'utilisation des ressources pédagogiques à travers différentes langues et cultures. L'API LAM de X5GON est une API Web Flask Python REST qui offre une documentation Swagger automatiquement générée pour tester les points de terminaison directement sur une belle page Web. Les points de terminaison permettent d'accéder et de récupérer les analyses de contenu effectuées sur les OER basées sur les modèles d'apprentissage automatique implémentés et testés sur le corpus X5gon composé de différentes OER collectées par le pipeline.

Mary Morstan est un framework AutoML basé sur des algorithmes évolutionnaires, inspiré de TPOT et DEAP. Il permet de configurer automatiquement des algorithmes de machine learning et de préparer les données pour l'apprentissage automatique.

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.

Ce projet concerne le développement d'un outil d'apprentissage automatique basé sur le langage de programmation Python. Il s'appuie sur la bibliothèque scikit-learn pour offrir des fonctionnalités de préparation de données, de sélection et d'application d'algorithmes de machine learning, ainsi que d'évaluation des performances des modèles prédictifs.

Dépôt de ressources pour l'école de recherche en machine learning, proposant des présentations et des documents pour une formation approfondie en statistiques et géométrie pour l'apprentissage automatique.