Ce projet développe des outils pour analyser et caractériser les sources sismiques à partir de données GNSS en utilisant des modèles d'apprentissage profond. Il permet de générer des séries temporelles synthétiques, d'entraîner des modèles de deep learning et d'évaluer leur performance sur des données réelles et simulées.

Le projet dsfaker est un générateur de séries temporelles qui permet de créer des données réalistes pour des tests de charge, des simulations de marché ou des backtests de stratégies financières.