[ Stack technique ]
scikit-learn
La boîte à outils Python de référence pour le machine learning classique.
scikit-learn couvre classification, régression, clustering, réduction de dimension, sélection de modèles et prétraitement, avec une API fit/predict cohérente d'un algorithme à l'autre. Bâtie sur NumPy et SciPy, c'est le bon choix pour les données tabulaires quand le deep learning est superflu et que nous voulons des modèles fiables, rapides à entraîner et simples à mettre en production.
[ Pourquoi scikit-learn chez Dexon ]
Ce que cette techno fait bien, et pourquoi nous la mobilisons.
Usage typique : Scoring, segmentation client et prédiction sur données tabulaires.
- 01
API uniforme fit/predict/transform sur des dizaines d'algorithmes.
- 02
Pipelines et validation croisée pour un workflow ML reproductible.
- 03
Sélection de modèles : grid/random search, métriques, calibration.
- 04
Open source (BSD), documentation exemplaire, écosystème NumPy/SciPy.
[ Technologies complémentaires ]
Les briques que nous mobilisons souvent en parallèle
Une stack existe rarement seule. Voici les technologies que Dexon associe le plus souvent à celle-ci, par habitude de pipeline, similarité d'usage ou maîtrise interne. Cliquez sur une brique pour voir son périmètre.
[ Réassurance ]
- 0+
- projets livrés sur mesure
- 30
- ingénieurs, designers, chefs de projet
- 80 %
- issus des meilleures écoles FR
- 24 h
- délai moyen de réponse
[ Ils nous font confiance ]
Plus de 100 entreprises françaises et européennes nous accordent leur confiance
[ Presse ]
Ils parlent de nous
Découvrez ce que la presse économique et tech dit de nous. Une lecture extérieure de notre travail et de nos innovations.
