Skip to main content
Home
Deuxième logo
D-VELOP

Une boîte à outils pour accélérer vos projets de Machine Learning

Développé par le pôle Data du CEDRE, cet outil accompagne les chercheurs dans toutes les étapes de leurs projets de Data Science, sans nécessiter de compétences en programmation.

Il a pour objectif de rendre le Machine Learning plus simple, plus accessible et plus rapide, en permettant de construire et d’exécuter un projet complet grâce à une interface intuitive et guidée.

De la préparation des données à l’évaluation des modèles, l’outil centralise l’ensemble du processus dans un environnement unique :

  • Préparez vos données : nettoyage, gestion des valeurs manquantes, normalisation et transformation.
  • Explorez et visualisez vos données : graphiques interactifs, tableaux croisés et outils d’exploration pour mieux comprendre vos données.
  • Optimisez vos variables : encodage, sélection des caractéristiques et ingénierie des variables.
  • Entraînez vos modèles de Machine Learning : testez différentes approches et construisez vos modèles sans écrire une ligne de code.
  • Évaluez vos résultats : analysez facilement les performances grâce à des indicateurs tels que l’Accuracy, le F1-score, l’AUC ou encore le RMSE.
  • Comparez et prenez des décis
...

Une boîte à outils pour accélérer vos projets de Machine Learning

Développé par le pôle Data du CEDRE, cet outil accompagne les chercheurs dans toutes les étapes de leurs projets de Data Science, sans nécessiter de compétences en programmation.

Il a pour objectif de rendre le Machine Learning plus simple, plus accessible et plus rapide, en permettant de construire et d’exécuter un projet complet grâce à une interface intuitive et guidée.

De la préparation des données à l’évaluation des modèles, l’outil centralise l’ensemble du processus dans un environnement unique :

  • Préparez vos données : nettoyage, gestion des valeurs manquantes, normalisation et transformation.
  • Explorez et visualisez vos données : graphiques interactifs, tableaux croisés et outils d’exploration pour mieux comprendre vos données.
  • Optimisez vos variables : encodage, sélection des caractéristiques et ingénierie des variables.
  • Entraînez vos modèles de Machine Learning : testez différentes approches et construisez vos modèles sans écrire une ligne de code.
  • Évaluez vos résultats : analysez facilement les performances grâce à des indicateurs tels que l’Accuracy, le F1-score, l’AUC ou encore le RMSE.
  • Comparez et prenez des décisions : identifiez rapidement les approches les plus performantes et obtenez une vision claire des résultats.

Une approche no-code, de la donnée au modèle

Pensé pour simplifier l’expérimentation et accélérer la recherche, l’outil permet aux chercheurs de se concentrer sur l’analyse et l’interprétation des résultats plutôt que sur les contraintes techniques liées au développement.

Pour recevoir le setup et la clé, écrivez nous à https://amidex-cedre-contact@univ-amu.fr 

IA locale

Découvrez notre documentation dédiée à l’IA locale → https://infra.projets.cedre.univ-amu.fr/ia-locale