labellec

About Caroline

Cet auteur n'a pas encore fourni de détails.
So far Caroline has created 14 blog entries.

Une semaine d’apprentissage profond

Du 21 au 25 août se tenait la toute première édition de l'École d'été francophone en apprentissage profond donnée par IVADO et le MILA. Le but de cette semaine était de "[donner aux] participants les bases théoriques et pratiques nécessaires à comprendre le domaine [de l'apprentissage profond] ". Quelques membres de la plateforme et moi-même avons participé à ces cinq jours de formation. Je dois être bien honnête, l'apprentissage profond me faisait un peu peur les premières fois que j'ai [...]

By |2017-09-22T13:45:58+00:0022 septembre 2017|Categories: Apprentissage automatique, Informatique|0 Commentaires

ggplot2 101 :Visualisation simple pour une analyse simple

Il est souvent plus facile d'interpréter des données biologiques lorsqu'il est possible de les visualiser à l'aide d'une représentation graphique. Cela peut être fait via l'exploitation de différentes options de ggplot2, un progiciel pour la représentation graphique en R. Dans le billet qui suit, je vous présenterai quelques-unes de mes astuces favorites pour la visualisation de données: rien de trop poussé ou complexe, parfait pour les utilisateurs avancés de R, tout comme les utilisateurs un peu plus débutants! Les extraits de [...]

By |2017-06-02T14:45:28+00:0019 mai 2017|Categories: Analyse de données, R, Visualisation de données|1 commentaire

Criblage chimique: évaluation de la sensibilité aux molécules

L’étude de la réponse cellulaire face à un composé chimique est cruciale au développement de nouvelles molécules thérapeutiques. Une telle analyse se fait généralement par expérience de criblage, où les cellules (spécifiques à une maladie, telle la leucémie) sont exposées aux composés chimiques d’intérêt pour différentes concentrations. La réponse ou la sensibilité de ces cellules est conventionnellement quantifiée par la valeur de l’IC50 ou de l’EC50. Voici quelques notions importantes à garder en tête lorsque nous analysons ces valeurs. IC50/EC50 [...]

By |2017-04-29T16:29:23+00:0013 février 2017|Categories: Analyse de données|Tags: |0 Commentaires

Bootstraps et intervalles de confiance

Lors de l'analyse des données, vous pourriez vouloir ajuster (fitter) un type de courbe spécifique à un ensemble de données particulier. Ce type d'analyse peut nous éclaircir sur la relation entre deux (ou plusieurs...) paramètres quantifiables. L'object principal de cet article n'est pas le comment de l'ajustement-même, mais plutôt l'évaluation de sa qualité i.e. comment calculer un intervalle de confiance autour d'une courbe ajustée. Cela étant dit, je vous montrerai comment faire un ajustement simple en utilisant différentes librairies R, mais je [...]

By |2017-04-29T18:30:53+00:0029 septembre 2016|Categories: Analyse de données, R, Statistiques|Tags: |0 Commentaires

SciPy et les régressions logistiques

Il arrive souvent que l'on veuille voir s'il existe une une relation quelconque entre les points d'un jeu de données. Lorsqu'il est question de régressions linéaires, celles-ci peuvent être facilement visualisées avec Seaborn, une librairie Python visant l'exploration et la visualisation plutôt que l'analyse statistique. Quant aux régressions logistiques, SciPy est un bon outil à utiliser lorsque nous n'avons pas notre propre script d'analyse. Regardons le paquet optimisation 'optimize'                        from [...]

By |2017-04-29T16:58:18+00:009 juin 2016|Categories: Analyse de données, Python|Tags: , , , |0 Commentaires
Go to Top