Ce projet est un dépôt de code source qui fournit des scripts Python pour l'analyse de données économiques, la préparation de données pour l'apprentissage automatique, la réduction de dimension de données et la visualisation de données multidimensionnelles. Il utilise des bibliothèques telles que NumPy, Pandas, Requests, scikit-learn, TensorFlow et Keras pour fournir des fonctionnalités telles que le téléchargement de données, la préparation de données, l'estimation de modèles et la visualisation de données.

Cartolabe est un système de visualisation web conçu pour les grands corpus de textes. Il a été initialement développé pour visualiser les données du dépôt de publications scientifiques HAL, mais il peut être utilisé pour afficher tout type de corpus de textes. Cartolabe utilise une projection multidimensionnelle (UMAP) pour représenter les données en 2D et offre une interface utilisateur conviviale pour explorer les données.

Implémentation en Python3 de l'algorithme CVT-MAP-Elites, permettant l'optimisation de performances de systèmes et la recherche de solutions dans des espaces complexes grâce à une visualisation de données multidimensionnelles. Utilisé dans le domaine de la recherche et du développement en intelligence artificielle.