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🧠 Deep Learning

Bienvenue dans le dépôt Deep Learning. Ce dépôt contient les livrables pour le module de Deep Learning et se compose de deux dossiers principaux ainsi qu'un rapport détaillant le projet.

📂 Contenu du Dépôt

Le dépôt est structuré comme suit :

• Dossier SPAM :

  • Description : Ce dossier traite du problème de classification des données de SPAM. Vous y trouverez :
    • Données : Fichiers CSV contenant les données utilisées pour l'analyse.
    • Notebook : Un notebook détaillant les différents modèles utilisés pour la classification des SPAM.

• Dossier OZONE :

  • Description : Ce dossier aborde un problème de régression visant à prévoir le pic d'ozone journalier pour le lendemain. Vous y trouverez :
    • Données : Fichiers de données utilisés pour l'entraînement et l'évaluation des modèles.
    • Notebooks : Chaque notebook dans ce dossier contient un modèle spécifique pour la régression.

Pour chaque problème traité, nous avons testé trois modèles différents afin de comparer leur performance et choisir le meilleur.

📄 Rapport

Le dépôt inclut également un rapport détaillé qui décrit en profondeur les méthodologies utilisées, les résultats obtenus et les conclusions tirées du projet.

👩‍🎓 Équipe

• Étudiants :

  • Zineb Aissaoui
  • Ilyass El Fourati

• Professeur :

  • Vincent Lefieux

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