diouaneabdallah's Projects
Dans ce projet, nous allons traiter un problĂšme dâoptimisation, câest la programmation des conducteurs dâun bus-navette dâun campus universitaire, de façon pour minimiser le coĂ»t total.
En recherche opĂ©rationnelle, lâAlgorithme GĂ©nĂ©tique est une mĂ©taheuristique de la grande famille des algorithmes dâĂ©volution (Evolutionary Algorithms) qui offrent lâavantage de fournir des solutions de trĂšs grande qualitĂ© en un temps raisonnable ; lâinconvĂ©nient est quâil nây a aucune garantie que la solution soit lâoptimum global.
L'analyse des composantes principales essaie de trouver les axes principaux qui sont des variables décorrélées qui décrivent au mieux nos données.
Build and train a convolution neural network for classifying images of Cats and Dogs.
Data augmentation in data analysis are techniques used to increase the amount of data by adding slightly modified copies of already existing data or newly created synthetic data from existing data.
This project uses lending data from LendingClub.com to determine if potential customers will successfully pay off a loan after entering a lending agreement. Our main goal will be to compare two models: one created using a single decision tree, the other using a random forest.
Developing an E-commerce web application using Pythonâs web framework Django.
Face Mask Detection system based on computer vision and deep learning using OpenCV and Tensorflow/Keras
Config files for my GitHub profile.
Huffman Encoding and Decoding for Image Compression using Python
Nous approfondissons trois hyperparamĂštres importants des SVM, noyau, C et gamma, et expliquons leurs effets avec des visualisations.
Bug Life Cycle is a cycle of defects from which it goes through covering the different states in its entire life
Pour ce projet, nous allons essayer d'appliquer Kmeans pour séparer les universités en deux groupes: publiques et privées.
L'algorithme kNN pour k-nearest neighbors ou k plus proches voisins est l'un des algorithmes les plus utilisés en Machine Learning + Hyperparameters Tuning.
Basic time series forecasting air passengers using LSTM model.
MFC Application for contracts-management.
Develop a deep learning classifier using Keras library to achieve 99% accuracy on the MNIST digits dataset.
Autoencoding is a data compression algorithm where the compression and decompression functions are data-specific, lossy, and learned automatically from examples rather than engineered by a human.
Dans ce projet, nous allons simplement construire un modÚle de régression linéaire simple pour prédire le prix des maisons
Utilisation de la régression logistique pour prédire la survie des passagers du Titanic.
This is a sudoku solver using the backtracking algorithm.
Dans ce projet dans lequel nous allons classifier les données de la base IRIS, en utilisant SVM
Dans ce projet dans lequel nous allons classifier les données de la base MNIST, en utilisant SVM
Time series forecasting for solar energy using a GRU architecture.