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Conception et développement d’une librairie Excel « Add-in » des algorithmes du Machine Learning / Sabri Raouia

Public ISBD Titre : Conception et développement d’une librairie Excel « Add-in » des algorithmes du Machine Learning Type de document : projet fin études Auteurs : Sabri Raouia, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : Génie Logiciel Mots-clés : Membre de l’équipe – ruban Excel – Machine Learning – apprentissage supervisé – apprentissage non supervisé – Régression Linéaire –Régression logistique – Kmeans- Mélange Gaussien –Machine à Vecteurs de Support- Forêts aléatoires – Arbre de décision – Accord.Net – MVC - .Net-Add-in. Index. décimale : 1900/18 Résumé : Afin d’obtenir le diplôme d’ingénieur d’état en informatique de l’Ecole Nationale Supérieure d’Informatique et d’Analyse des Systèmes (ENSIAS), tout étudiant est amené à effectuer un projet de fin d’études, pour mon cas, ce projet a été effectué au sein du groupe Office Chérifien du Phosphate (OCP). En fait, le projet consiste à concevoir et développer une librairie Excel « Add-in » des différents algorithmes d’apprentissage automatique, à savoir la régression linéaire et logistique, arbre de décision, forêt aléatoire et machine à vecteurs de support au niveau de l’apprentissage supervisé, ainsi que l’algorithme des Kmeans et mélange gaussien au niveau de l’apprentissage non supervisé. L’objectif du projet est de permettre à tous les membres de l’équipe OCP d’exploiter les résultats des différents algorithmes indiqués, sans avoir à maîtriser des langages du machine learning comme Python ou R. Par conséquent, un membre non développeur peut utiliser les algorithmes d’apprentissage automatique à travers un ruban Excel. Ce projet est basé sur l’architecture MVC (Modèle-Vue-Contrôleur) dans laquelle sont développées différentes parties. La partie modèle contient différentes fonctions effectuant les calculs nécessaires pour chacun des algorithmes. En fait, ces fonctions sont issues de la librairie du machine learning en .Net, nommée Accord.Net. Cette dernière a été choisie après avoir effectué un benchmark sur les librairies .Net existantes. La réalisation de ce projet est effectuée selon 3 étapes : • La première étape consiste à l’étude technique et fonctionnelle. • La deuxième porte sur l’analyse et la conception du projet, en effectuant les diagrammes à travers le langage de modélisation UML. • La troisième étape est donc réservée à la mise en oeuvre de l’application. Conception et développement d’une librairie Excel « Add-in » des algorithmes du Machine Learning [projet fin études] / Sabri Raouia, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français (fre) Catégories : Génie Logiciel Mots-clés : Membre de l’équipe – ruban Excel – Machine Learning – apprentissage supervisé – apprentissage non supervisé – Régression Linéaire –Régression logistique – Kmeans- Mélange Gaussien –Machine à Vecteurs de Support- Forêts aléatoires – Arbre de décision – Accord.Net – MVC - .Net-Add-in. Index. décimale : 1900/18 Résumé : Afin d’obtenir le diplôme d’ingénieur d’état en informatique de l’Ecole Nationale Supérieure d’Informatique et d’Analyse des Systèmes (ENSIAS), tout étudiant est amené à effectuer un projet de fin d’études, pour mon cas, ce projet a été effectué au sein du groupe Office Chérifien du Phosphate (OCP). En fait, le projet consiste à concevoir et développer une librairie Excel « Add-in » des différents algorithmes d’apprentissage automatique, à savoir la régression linéaire et logistique, arbre de décision, forêt aléatoire et machine à vecteurs de support au niveau de l’apprentissage supervisé, ainsi que l’algorithme des Kmeans et mélange gaussien au niveau de l’apprentissage non supervisé. L’objectif du projet est de permettre à tous les membres de l’équipe OCP d’exploiter les résultats des différents algorithmes indiqués, sans avoir à maîtriser des langages du machine learning comme Python ou R. Par conséquent, un membre non développeur peut utiliser les algorithmes d’apprentissage automatique à travers un ruban Excel. Ce projet est basé sur l’architecture MVC (Modèle-Vue-Contrôleur) dans laquelle sont développées différentes parties. La partie modèle contient différentes fonctions effectuant les calculs nécessaires pour chacun des algorithmes. En fait, ces fonctions sont issues de la librairie du machine learning en .Net, nommée Accord.Net. Cette dernière a été choisie après avoir effectué un benchmark sur les librairies .Net existantes. La réalisation de ce projet est effectuée selon 3 étapes : • La première étape consiste à l’étude technique et fonctionnelle. • La deuxième porte sur l’analyse et la conception du projet, en effectuant les diagrammes à travers le langage de modélisation UML. • La troisième étape est donc réservée à la mise en oeuvre de l’application.

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Exemplaires

Code barre	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
1900/18	1900/18 SAB	Texte imprimé	unité des PFE	PFE/2018	Disponible