Rémi Flamary

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Logiciels Selectionnés

Dans mon travail, j'utilise divers outils Open Source, dont la plupart sont disponibles sur MLOSS.org.

Matlab

Lorsque je travaille sur Matlab j'utilise:

  • SVM-KM:Toolbox Open Source de classification/régression (SVM, méthodes à noyaux).
  • SimpleMKL: Toolbox Open Source de Multiple Kernel Learning (apprentissage multi-noyaux).
  • LibSVM et une version légèrement modifiée que vous trouverez ici.
  • SPAMS Une toolbox très efficace pour l'optimisation convexe (principalement méthodes proximales).

Python

Lorsque je travaille en python j'utilise principalement:

  • Numpy/Scipy Toolbox efficace pour la manipulation de matrice et l'algèbre linéaire.
  • cvxopt Très bonne toolbox pour l'optimisation convexe.
  • sklearn Toolbox complète pour l'apprentissage statistique et le Machine Learning.

BCI

Pour les interfaces Cerveaux-Machine j'utilise OpenVibe qui est un logiciel/bibliothèque C++ très complet.