Données multimédia et spatio-temporelles (NFE205)¶
Contents:
- Travaux pratiques - Quelques éléments du langage Python
- Travaux pratiques - Locality Sensitive Hashing (LSH) avec Spark
- Création de l’environnement de travail, téléchargement des données
- Lancement de PySpark
- Importation des fonctionalités nécessaires
- Lecture des données
- Construction des fonctions de hachage (LSH)
- Construction des tables de hachage à partir des données de la base
- Recherche par similarité avec LSH
- Evaluation des résultats obtenus
- Jointure par similarité
- Travaux pratiques - Introduction à l’apprentissage statistique
- Travaux pratiques - Introduction à AutoML avec AutoGluon
- Travaux pratiques - Emploi d’AutoGluon sur des données multimodales