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”.
Jérémy Lamouroux et Florian Teste nous ont préparé un atelier autour du package R {terra} le nouveau package remplaçant {raster} pour faire de l’analyse spatiale en plus rapide, plus facilement avec plus de possibilités.
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.
Hugo Gangloff nous a concocté une séance sur l’utilisation des auto-encodeurs variationnels pour le traitement de données single-cell RNA-Seq en Python avec PyTorch.
Résumé :
Cet atelier Happy R est divisé en trois parties dédiées aux autoencodeurs variationnels (VAE) (Kingma and Welling 2014) pour le traitement de données scRNA-seq.
Prerequisites R packages : torch, ggplot2, coro, tidyverse Content Automated Differentiation Slides. TP.
Mini-bach Gradient Descent Slides. TP.
Variational AutoEncoder Slides. TP.
Data Training data in .rds Test data in .
Dans cette séance, Annaig de Walsche, Mary Savino et Marina Gomtsyan nous ont proposé une découverte de l’utilisation de Git via RStudio pour profiter des nombreux intérêts qu’il offre, notamment la gestion d’un travail collaboratif.
Au programme de ce premier atelier de la saison 2022-2023 une présentation du réseau et un retour sur le camp d’été 2022 à la station biologique de Paimpont :
Présentation du réseau et des sujets abordés lors du bootcamp 2022 Comment fouiller dans les bases de données de R et sur github pour lister les packages développés par le labo ?
Pour ce premier atelier sur notre nouveau campus de Palaiseau, Nicolas Jouvin (UMR MIA-Paris-Saclay) nous a présenté son package {greed}, développé avec E. Côme (IFSTTAR).
{greed} Clustering and Model Selection with the Integrated Classification Likelihood
Cédric Midoux nous a présenté une démonstration de construction d’une application shiny avec le package golem.
Lien vers le dépôt d’une application exemple.
Le 14 janvier nous nous sommes retrouvés pour une séance premiers pas pour débuter avec le package {shiny} permettant le développement d’application web interactive avec R. L’objectif étant de s’autoformer à partir de supports existants et d’échanges pour nous permettre de suivre sereinement la séance de février (par C.