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Bienvenue sur yabrigni

Plateforme d'analyse de données et de machine learning (ML).

Nouvelle Analyse

C'est quoi yabrigni ?

Les données sont devenues l'un des actifs les plus précieux dans le monde moderne, influençant tous les aspects de la vie économique et sociale. Yabrigni est une plateforme qui facilite l'importation, le partage et l'analyse de vos données. En exploitant les capacités avancées du machine learning, elle vous permet de mieux comprendre vos données, de développer des modèles prédictifs et de contribuer ainsi à façonner le monde de demain !

  • - Open data
  • - Calculs statistiques
  • - Visualisation (graphiques)
  • - Machine Learning

Notre objectif co-construire ensemble le monde de demain !


Notre API

Entrainez vos modèles sur notre plateforme et gràce à notre API intégrés les facilement dans vos propres applications !

Comment ça marche ?

Nos fonctionnalités

Open Data

L'Open Data désigne des données d'origine privée ou publique :
- disponibles en libre accès
- pouvant être utilisées et partagées librement.
- accessible, réutilisable
- et redistribuable sans restriction par n'importe quel utilisateur

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Calculs statistiques

- Calculs statistiques :
moyenne , mediane, ecart type, quartiles ...

-Tests de dépendance :
Chi2, Anova, Corrélation de Pearson ...

- Préprocessing :
imputation(Nan), encodage, normalisation ...

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Visualisation (graphiques)

Générer facilement de beaux graphiques telque :
- les courbes, les secteurs
- les histogrammes et histogrammes 2D
- les nuages de points, les boîtes à moustache / Box-plot
- les cartes thermiques, etc.

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Apprentissage supervisé

- Régression linéaire : prédire par exemple le prix d'un appartement en fonction de ses caractéristiques.

- Classification : par exemple prédire si une tumeur est maligne ou benigne.

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Apprentissage non supervisé

- Clustering / Regroupement
- Réduction de la dimentionnalité
- Détection d'Anomalie

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Apprentissage par renforcement

Consiste, pour un agent autonome, à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps.

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