Publications de Aurélien Massiot

Data Science

NLP : une classification multilabels simple, efficace et interprétable

Posté le par Aurélien Massiot, Léa NACCACHE

Le Machine Learning nous permet aujourd’hui de classifier facilement du texte ; or, le texte appartient parfois à plusieurs catégories, d’où le nom de classification multilabels pour parler de cette tâche. Nous allons voir dans cet article comment traiter ce problème, évaluer la performance de nos algorithmes et les interpréter. Avant toute chose, le code est disponible sur Github. Il contient deux web-apps : une permettant d’entraîner un modèle sur son propre dataset et une permettant d’afficher les prédictions et de les interpréter. A noter…

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Data

Créer une web-app interactive en 10min avec Streamlit

Posté le par Aurélien Massiot

Dans un projet de Machine Learning, il y a souvent besoin de visualiser les données sous forme de graphes, que ce soit lors d’une phase exploratoire ou pour montrer les résultats d’une modélisation. Force est de constater qu’intégrer ces graphes à une web-app n’est pas forcément aisé, puisque les outils existants nécessitent pour  la plupart quelques connaissances front-end, Dash par exemple. Et si nous pouvions faire tout ceci en Python, en 10 minutes ? C’est ce que nous allons voir avec Streamlit, une nouvelle librairie…

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Data

Machine Learning – 7 astuces pour scaler Python sur de grands datasets

Posté le par Aurélien Massiot

Python est le langage privilégié chez les Data Scientists, notamment grâce à toutes ses librairies open-source et sa facilité de mise en production du code. Pourtant, à mesure que la volumétrie des données augmente, le passage à des paradigmes différents comme ceux de Spark et Hadoop est recommandé car plus scalable. Cependant, cela nécessite souvent de mettre en place une infrastructure et d’adapter son code. Voici quelques astuces qui permettent d’étendre l’utilité de Python pour des datasets de plusieurs gigaoctets dans un contexte mono-machine. 1…

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