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.

Rapidsai est une image Jupyter permettant de travailler avec notre Datalab. Elle facilite l'analyse de données, la création et le partage de notebooks, ainsi que l'expérimentation et le prototypage de modèles de machine learning.

Atelier pratique de machine learning utilisant des données sismiques et lidar, basé sur le cours SPIN-SC3 de Leonard Seydoux et adapté pour NuTS 2023. Les notebooks sont pré-configurés dans un environnement JupyterHub dédié sur GLiCID.

Formation en machine learning pour l'initiation de chefs de projets sans connaissances préalables dans le domaine. Elle couvre des notions telles que la manipulation et la description des données, les algorithmes de machine learning, l'évaluation et la sélection de modèles, ainsi que l'introduction au deep learning. Les supports de cours et les codes sources des travaux pratiques sont partagés en open-source.

Ce dépôt contient des notebooks Python pour les exercices et solutions du cours `Machine Learning and Optimisation (M2-SGB)`. Il couvre les bases de Python, Pandas, la régression linéaire simple et multiple, ARIMA/SARIMA, et les classificateurs d'arbres de décision.

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.

This project involves the development of a machine learning model for classifying bird species based on audio recordings. The project includes the optimization of the model for embedded devices and the creation of a system for recording real-time audio. The project also involves the use of the Edge Impulse platform for training and deploying the model.