Comparaison de chaînes de caractères
Découvrez dans cet article comment utiliser les algorithmes de distance et la librairie Fuzzywuzzy pour comparer des chaînes de caractères.
Benoit Cayla
Analyse d'une carte d'identité 8
Dans cet article nous allons voir comment nous allons pouvoir récupérer des informations (photo, et autres informations) à partir d'une carte d'identité scannée. Dans cet article nous utiliserons les librairies OpenCV et tesseract avec Python.
Détection faciale avec OpenCV 5
Découvrez dans cet article comment utiliser OpenCV pour faire très simplement de la détection de visage.
IA: Entre Donnée et Automatisation (RPA)
Qui n'a pas entendu parlé d'Intelligence Artificielle ? L'IA au coeur des plus grandes interrogations a pourtant de grandes limites mais aussi de grandes perspectives avec notament l'automatisation.
Utilisation avancée de Tesseract avec Python 5
Découvrez dans cet article comment utiliser tesseract dans des cas relativement complexes avec Python et OpenCV.
Un service REST qui traite des factures scannées en Python 8
Je vous propose dans ce post de créer un web service (RESTFul) en Python qui récupérera une image (JPEG) pour ll'analyser et la traiter afin d'en renvoyer les éléments constitutifs.
Débuter avec Tesseract 7
Intéressé par les OCR ? découvrez comment utiliser Tesseract (OCR Open Source) en ligne de commande mais aussi via Python.
Le big data est-il mort ? Vive le Machine Learning 1
Vous avez remarqué ? on ne parle plus ou presque de Big Data ! Pourtant ce Buzword a été le cœur de la stratégie marketing de beaucoup d'entreprises et éditeurs de logiciels autour de la données. Mais si qu'en est-il réellement ? il est difficile d'imaginer que le déluge de données n'aura pas lieu.
Keras au secours du Titanic ? 2
Dans cet article nous allons voir par la pratique si le deep learning via keras pourra nous aider à trouver les survivants du Titanic plus efficacement que les algorithmes classiques.
Découper ses données 2
Le découpage du jeu de données dans un projet de Machine Learning est une étape très importante qu'il ne faut pas négliger faute de quoi vous risquer de sur évaluer votre modèle (over-fitting) ou tout simplement le contraire (under fitting). Dans cet article nous allons parcourir les étapes indispensables à cette opération délicate.