Utiliser (facebook) BART pour faire un résumé (4 méthodes !)
Dans cet article nous allons voir de 4 manière différente comment utiliser le LLM BART pour résumer un texte.
Dans cet article nous allons voir de 4 manière différente comment utiliser le LLM BART pour résumer un texte.
Il existe bien sur beaucoup de librairies (comme Pandas Profiling ou plutôt ydata-profiling dorénavant) et surtout beaucoup d’outils qui permettent plus ou moins simplement d’effectuer une analyse structurelle de vos données (on se limitera ici d’un profiling de table).
Mais voilà, parfois une approche minimaliste suffit amplement. Rien ne nécessite la mise en place d’une artillerie lourde et couteuse en ressource ! L’idée de cet article est de vous montrer qu’avec la simple (mais très riche) librairie Pandas vous avez déjà de quoi vous satisfaire amplement.
Utiliser Jinja pour faire de la transformation de données dans des Dataframe pandas c’est possible et c’est plutôt simple …
Dans cet article nous allons découvrir tout en pratique la librairie de visualisation de données Plotly.
Dans ce tuto je vous propose de découvrir un petit framework open source ultra simple à mettre en place et à utiliser et qui vous permettra de créer une interface pour vos modèles de Machine Learning. Suivez le guide …
Pour une analyse que je voulais faire et après plusieurs recherches, je me suis rendu compte qu’il n’était pas si simple d’utiliser les données historiques de la météo. Bien sur je suis allé sur l’Open data de météo France, mais rien de vraiment exploitable ou alors semble-t-il sans une souscription payante. J’ai donc décidé de les récupérer par le biais d’un programme Python et de la technique de scraping.
Dans cet article vous apprendrez comment récupérer les données d’un fichier au format pdf en toute simplicité avec Python.
Dans cet article je vous montre comment utiliser le nouvel arrivé de l'analyse de données avec Python : datapre.eda
Découvrez dans cet article comment faire du NLP simplement avec Python et NLTK.
Analysez vos données sans effort avec la librairie Python pandas_profiling.