HappyR

Antoine Bichat et Julie Aubert ont rejoué le tutoriel donné aux rencontres R 2024 pour apprendre à créer un"pipeline" complet pour l’apprentissage automatique avec {tidymodels}. Résumé : {Tidymodels} regroupe un ensemble de packages facilitant l’utilisation de méthodes d’apprentissage statistique (telles que les forêts aléatoires, modèles linéaires bayésien ou non…) dans un cadre unifié et “tidy”.

Présentation de {pyPLNmodels} Bastien Batardière nous présente le package python {pyPLNmodels}, conçu spécifiquement pour l’analyse de données de comptage. Ce package repose sur les modèles PLN et PLN-PCA (Chiquet, Mariadassou, and Robin 2018, 2021), qui font l’hypothèse d’une couche latente gaussienne.