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Anaconda est une distribution complète et open source de Python et R, conçue pour simplifier la gestion des paquets et le déploiement pour le calcul scientifique, la science des données et l'apprentissage automatique. Développée par Anaconda, Inc., elle offre une plateforme robuste avec des outils pour les data scientists, les développeurs et les équipes informatiques.
Chainer est un framework open source de deep learning offrant une plateforme flexible, intuitive et performante pour les réseaux de neurones, avec des graphes dynamiques définis à l'exécution, l'accélération GPU et un large support d'architectures. Développé par Preferred Networks avec des contributions majeures de grandes entreprises technologiques, il est idéal pour la recherche, le prototypage et l'entraînement distribué, mais est désormais en mode maintenance.
Dash est un framework Python open-source développé par Plotly pour créer des applications interactives de visualisation de données et des tableaux de bord, combinant Flask, React.js et Plotly.js pour des solutions d’analytique et d’intelligence économique sans couture.
Découvrez une solution Python évolutive pour l'extraction de données de factures à l'aide de l'OCR basé sur l'IA. Apprenez à convertir des PDF, à téléverser des images vers l’API FlowHunt et à récupérer efficacement des données structurées au format CSV, rationalisant ainsi vos processus de traitement documentaire.
Gensim est une bibliothèque Python open source populaire pour le traitement du langage naturel (NLP), spécialisée dans la modélisation de sujets non supervisée, l’indexation de documents et la recherche de similarités. Gérant efficacement de grands jeux de données, elle prend en charge l’analyse sémantique et est largement utilisée dans la recherche et l’industrie pour l’exploration de textes, la classification et les chatbots.
Google Colaboratory (Google Colab) est une plateforme de notebooks Jupyter basée sur le cloud proposée par Google, permettant aux utilisateurs d’écrire et d’exécuter du code Python dans le navigateur avec un accès gratuit aux GPU/TPU, idéale pour l’apprentissage automatique et la science des données.
Jupyter Notebook est une application web open-source permettant aux utilisateurs de créer et de partager des documents avec du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. Largement utilisé en science des données, apprentissage automatique, éducation et recherche, il prend en charge plus de 40 langages de programmation et une intégration transparente avec les outils d'IA.
Keras est une API open source de réseaux de neurones de haut niveau, puissante et conviviale, écrite en Python et capable de s’exécuter sur TensorFlow, CNTK ou Theano. Elle permet une expérimentation rapide et prend en charge aussi bien la production que la recherche grâce à sa modularité et sa simplicité.
Une matrice de confusion est un outil d'apprentissage automatique permettant d'évaluer les performances des modèles de classification, détaillant les vrais/faux positifs et négatifs pour fournir des informations au-delà de la simple précision, particulièrement utile dans les ensembles de données déséquilibrés.
Natural Language Toolkit (NLTK) est une suite complète de bibliothèques et de programmes Python pour le traitement du langage naturel (NLP) symbolique et statistique. Largement utilisé dans le monde académique et industriel, il offre des outils pour la tokenisation, la racinisation, la lemmatisation, l'étiquetage des parties du discours, et plus encore.
NumPy est une bibliothèque Python open-source essentielle pour le calcul numérique, offrant des opérations sur les tableaux et des fonctions mathématiques efficaces. Elle est à la base du calcul scientifique, de la science des données et des flux de travail d'apprentissage automatique en permettant un traitement rapide et à grande échelle des données.
Pandas est une bibliothèque open source de manipulation et d'analyse de données pour Python, réputée pour sa polyvalence, ses structures de données robustes et sa facilité d'utilisation pour gérer des ensembles de données complexes. C'est une pierre angulaire pour les analystes et les scientifiques des données, permettant un nettoyage, une transformation et une analyse efficaces des données.
Plotly est une bibliothèque de graphiques open source avancée permettant de créer des graphiques interactifs et de qualité publication en ligne. Compatible avec Python, R et JavaScript, Plotly permet aux utilisateurs de réaliser des visualisations de données complexes et prend en charge une large gamme de types de graphiques, d’interactivité et d’intégration dans des applications web.
Scikit-learn est une puissante bibliothèque open-source de machine learning pour Python, offrant des outils simples et efficaces pour l'analyse prédictive de données. Largement utilisée par les data scientists et les praticiens du machine learning, elle propose un large éventail d'algorithmes pour la classification, la régression, le clustering, et plus encore, avec une intégration transparente dans l'écosystème Python.
SciPy est une bibliothèque Python open-source robuste pour le calcul scientifique et technique. S'appuyant sur NumPy, elle propose des algorithmes mathématiques avancés, de l'optimisation, de l'intégration, de la manipulation de données, de la visualisation et l'interopérabilité avec des bibliothèques telles que Matplotlib et Pandas, ce qui la rend essentielle pour le calcul scientifique et l'analyse de données.
spaCy est une bibliothèque Python open-source robuste pour le traitement avancé du langage naturel (NLP), reconnue pour sa rapidité, son efficacité et ses fonctionnalités prêtes pour la production telles que la tokenisation, l’étiquetage des parties du discours et la reconnaissance d’entités nommées.
