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.

Le projet MML-classification permet de définir des modèles de machine learning à des fins de classification, en spécifiant des jeux de données d'entrée et en configurant des algorithmes de classification. Il offre également des options de validation croisée.

OTBTF est un module avancé de l'Orfeo ToolBox dédié au traitement d'images de télédétection par apprentissage profond. Il permet d'intégrer des modèles TensorFlow/Keras dans des chaînes de traitement d'images satellites ou aériennes, facilitant l'analyse automatisée de données spatiales pour des applications environnementales, agricoles ou urbaines. Le projet offre des outils pour extraire, classifier et analyser des motifs complexes dans des images à haute résolution.

Ce projet consiste en un catalogue de notebooks d'entrée de gamme dédié à la formation de professionnels de santé. Il permet la classification de médicaments et l'analyse de données médicales.