Service d'indexation automatique de contenus logiciels pour faciliter leur analyse et leur classification. Il permet de détecter les types de fichiers, les licences open source, et d'extraire des métadonnées structurées à partir de dépôts de code. Utilisé pour améliorer la traçabilité et la compréhension des projets open source hébergés par l'organisation.

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.

Projet dédié à l'analyse et à la classification automatique de documents textuels. Il permet d'extraire des entités nommées, de catégoriser des contenus et d'identifier des thèmes principaux. Utilisé pour automatiser le traitement de grandes quantités de texte, il facilite la recherche d'informations et l'organisation de données non structurées.

Le projet text-classification est un outil d'analyse et de traitement automatique de texte. Il permet de classer, catégoriser et analyser le contenu de données textuelles, offrant ainsi des informations précieuses pour la prise de décision et l'automatisation des processus.

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 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.

Projet de classification d'images utilisant le modèle Yolo-Classification sur un serveur Debian 12 Bookworm avec une carte graphique NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER. Les données utilisées pour l'entraînement du modèle sont disponibles à l'adresse <https://src.koda.cnrs.fr/lamop/yolo-classification/-/tree/main/Data?ref_type=heads>