Csv-detective-ml est un outil en ligne de commande permettant d'analyser des fichiers CSV et de détecter automatiquement les types de données contenus dans chaque colonne. Cet outil est basé sur des algorithmes de machine learning et permet de nettoyer et de préparer rapidement des données en vue de leur utilisation dans des analyses ou des modèles prédictifs.

Ce projet implémente une solution pour classer les magasins de détail en fonction de leurs ventes annuelles en utilisant un jeu de données réel. Il comprend des algorithmes de nettoyage et de préparation de données pour gérer les caractéristiques catégorielles sales, ainsi qu'une méthode de classification des produits en utilisant une hiérarchie de produits locale. Les résultats sont validés en comparant avec des jeux de données étiquetés manuellement.

Ce package est dédié à la gestion et au traitement de corpus de données textuelles dans le cadre du projet news_tracking. Il fournit des outils pour la préparation des données et leur formatage, facilitant ainsi le travail des algorithmes de traitement de ces données.

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.

Le projet WatershedWPS est un service de calcul de bassins versants en tout point du territoire français. Il offre la possibilité de calculer un bassin versant en utilisant différentes configurations préparées, chacune correspondant à un choix de données d'entrées et de paramétrage d'algorithmes aux différentes étapes du prétraitement. Le service est composé principalement d'un service OGC:WPS offrant les méthodes de description des capacités, de calcul et de récupération des bassins versants, ainsi que d'un lot de services annexes facilitant son utilisation, tels qu'un service OGC:WMS des données prétraitées.

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.

Ce projet contient les algorithmes utilisés par la plateforme Parcoursup pour la procédure nationale de préinscription pour l'accès aux formations initiales du premier cycle de l'enseignement supérieur. Il permet le calcul de l'ordre d'appel, le calcul des propositions d'affectation, le calcul des propositions d'hébergement en internat, et la gestion des démissions automatiques des voeux archivés pendant la phase de gestion des démissions.