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.