Bérengère Mathieu

Cet article présente Deep Cluster, une méthode reposant sur l'utilisation conjointe d'un algorithme de clustering et d'un réseau de neurones (deep learning). Nous montrons que Deep Cluster réussit à grouper en ensembles cohérents des photographies aériennes récupérées via l'API Mapbox. Grâce à l'outil MLflow nous avons tracé et analysé les résultats obtenus par la méthode Deep Cluster. Dans cette publication nous donnerons quelques précisions sur l'utilisation de cet outil.

Grâce à l'adaptation de nos formations pour une offre à distance, un programme pédagogique complet autour des data-sciences vous est proposé, couvrant : le chargement, la manipulation, la visualisation et l'utilisation en machine learning de vos données.

Ce premier article présente la démarche mise en place par Makina Corpus lorsqu'une application métier doit intégrer un composant d'intelligence artificielle

Introduction qui présente une série de quatre publications sur la problématique de l'intégration d'algorithmes d'intelligence artificielle au sein d'applications métiers

Lors de la mise en place d'une application web, il n'est pas rare de devoir manipuler des données décrivant des objets similaires mais provenant de sources variées. Du fait qu'elles ont été créés par des organismes différents, un même objet peut avoir des descriptions textuelles proches sans être identiques.

L'IA est un domaine vaste et nos différents projets nous ont permis de monter en compétences sur plusieurs sujets. Cet article vous présente les thématiques pour lesquelles nous pouvons vous offrir notre expertise.

Cet article présente nos travaux en analyse d'image pour identifier les photographies de paysages correspondant à des thématiques similaires.

Dans cet article nous montrons comme utiliser les bibliothèques stars de l'éco-système scientifique en Python pour analyser des données publiques sur la qualité de l'air à Madrid. Nous verrons comment identifier les problèmes liés à ces données. Puis nous comparerons deux approches en Machine Learning : AutoSklearn et les réseaux de neurones de type LSTM.

Un premier pas dans le Deep Learning pour la détection d'émotions à partir de photographies.

Superset est un outil développé par AirBnB. Son objectif consiste à faciliter la prise de décision au sein d'une entreprise, en simplifiant l'accès à ses données. Superset permet notamment de regrouper les informations fournies par différentes sources, de créer des graphiques interactifs et de les partager sous forme de tableaux de bord.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez comment réaliser un programme Python capable d'apprendre à localiser un objet au sein d'une image.