Mapping Learning : la cartographie vraiment assistée - Université d'Angers Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2016

Mapping Learning : la cartographie vraiment assistée

Résumé

Mapping Learning est à la fois une application et projet éducatif, et présente deux objectifs : 1. faciliter l’accès aux méthodes évoluées d'apprentissage statistique par des non-informaticiens 2. amener des étudiants en géographie, en informatique... à contribuer au développement d’une application open-source. Notre volonté est d’assister les utilisateurs dans leurs tâches de traitement de données et de cartographie automatisée (à partir de données de télédétection ou autres) en leur donnant accès à un grand nombre d'algorithmes (ex : 19 méthodes de classifications supervisées) peu disponibles dans les logiciels « utilisateurs ». Les utilisateurs/développeurs de méthodes de Machine Learning bénéficieront, quant à eux, d’une manipulation aisée des données géographiques (images ou vectorielles) et pourront y ajouter leurs algorithmes. L’application réalise les principales étapes de manipulation de données (spatialisées ou non) : réduction de dimension, cross-validation, apprentissage, post-traitements. Enfin, elle livre un compte-rendu standardisé et agrémenté de conseils sur l'utilisation optimale des méthodes. Mapping Learning réunit trois librairies open-source : gdal/ogr (données géographiques), pandas et scikit-learn (machine learning). Plusieurs de nos étudiants utilisent déjà l’application, dans une phase initiale de développement, sur leurs jeux de données. Notre ambition est d'assurer la pérennité de ce projet et nous conclurons en invitant toutes les personnes intéressées à nous rejoindre.
Mapping Learning_LOVE_20161016.pdf (2.74 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-01472925 , version 1 (21-02-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01472925 , version 1

Citer

Alban Thomas, Samuel S. Corgne, Thomas Corpetti. Mapping Learning : la cartographie vraiment assistée. Pycon-fr, AFPy, Oct 2016, Rennes, France. ⟨hal-01472925⟩
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