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.

Le projet lodex-use-cases permet de gérer des données pour différents cas d'utilisation, en créant des modèles associés et en configurant spécifiquement ces derniers si nécessaire. Il est composé de différents répertoires, chacun contenant des données, un modèle associé et éventuellement un fichier de configuration.

MML-regression est un langage de programmation dédié à la régression multi-machines. Il permet de définir des modèles de régression, de configurer les algorithmes d'apprentissage, de spécifier les données d'entrée et de valider et évaluer les modèles.

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.