Séminaire NANCY – Antonello Lobianco

Détails de l'événement :

Titre : Présentation de BetaML, la boîte à outils d’apprentissage automatique du laboratoire BETA

Résumé : Le Beta Machine Learning Toolkit (BetaML) est un logiciel qui héberge des algorithmes pour de nombreuses tâches typiques d’apprentissage automatique, y compris la régression, la classification, le regroupement (doux/dur), la réduction de la dimensionnalité (à la fois linéaire et non linéaire), et l’imputation des données manquantes. En plus des algorithmes, BetaML fournit une gamme complète de fonctions utilitaires pour le traitement des données (telles que la mise à l’échelle, les fonctions d’activation et l’encodage), ainsi que des fonctions d’échantillonnage (telles que le partitionnement, la validation croisée et le batching) et des mesures de performance des modèles (telles que la matrice de confusion, le gini et le BIC/AIC). Comme les algorithmes sont tous contenus dans la bibliothèque elle-même, les fonctions utilitaires ont des API qui se coordonnent avec les algorithmes, facilitant la préparation des données pour l’analyse, la sélection des hyperparamètres et l’évaluation des modèles. La plupart des modèles ont une interface pour le cadre MLJ et peuvent être accédés nativement dans Julia. Il est également possible d’y accéder en R ou en Python en utilisant respectivement `JuliaCall` et `PyJulia`. Cette présentation fournit une introduction générale à la bibliothèque et montre quelques exemples de flux de travail d’apprentissage automatique supportés par BetaML.