Y.A.W.B.C.C. : Yet Another White Blood Cells Classifier

Dans le cadre de la formation Data Scientist de DataScientest, pour la promo Septembre 2022 Bootcamp, nous avons été sollicités pour réaliser un projet fil rouge. Nous avons décidé de choisir le projet YAWBCC, que nous avons le plaisir de vous présenter.

Objectif

L’objectif de ce projet est de classifier les cellules sanguines en fonction de leurs caractéristiques morphologiques en utilisant des techniques d’apprentissage profond (ou Deep Learning). Pour y parvenir, nous utiliserons un des réseaux neuronaux de convolution (CNN) avec une méthode d’apprentissage par transfert (Transfer Learning) ainsi qu’une optimisation des poids des modèles grâce à la méthode du Fine-tuning.

Clarification des dossiers GitHub

• docs : fichiers techniques
• notebooks : l'ensemble des notebooks python pour comprendre notre démarche
• script : scripts de modélisation
• streamlit : application web utilisée pour la présentation du projet
• yawbcc : librairie créée pour notre projet accessible avec la commande :

pip install git+https://github.com/JordanPorcu/yawbcc#egg=yawbcc

Présentation

Retrouvez toutes les informations concernant ce projet sur yawbcc.com

Plus précisément, vous y trouverez :

• Une introduction au contexte
• Une exploration des données utilisées
• Les méthodes de préprocessing
• Toutes les informations sur la création des modèles
• Une application interactive des prédictions sur un échantillon de données

Équipe

Projet supervisé par Maxime de DataScientest

• Damien Corral | damien.corral@gmail.com | LinkedIn
• Anastasiya Trushko Perney | anastasia.trushko@gmail.com | LinkedIn
• Jérémy Lavergne | jeremy.lav2009@gmail.com | LinkedIn
• Jordan Porcu | jordanporcu.ds@gmail.com | LinkedIn