Cours : Activité de Recherche 1 à l’UQAC
Encadrant :
Bob Antoine Menelas
Note : A+
Ce projet visait à analyser plusieurs types de volaille afin
d’identifier la race la plus productive. Le dataset, trouvé
sur Kaggle,
nous a permis de récolter des informations sur l’alimentation,
la ponderation,le poids des oeufs , etc.
Pour la présentation des résultats, nous avons utilisé
Xaringan (un framework R Markdown) permettant
de générer des slides interactives. L’interface propose
des graphiques dynamiques et des tableaux comparatifs.
Le projet est hébergé sur la plateforme RPubs,
mais certains graphiques ne sont pas pris en charge par le service
de déploiement.
Hébergement : Voir la présentation
En analysant les données collectées (pondération, exposition au soleil, alimentation,...), nous avons implémenté un algorithme de Machine Learning pour prédire le rendement en œufs. La race optimisée s’est avérée beaucoup plus productive que la moyenne globale.
Le code est disponible sur GitHub.