https://github.com/mendoc/reco

Outil d'archivage de fichiers
https://github.com/mendoc/reco

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JSON representation

Outil d'archivage de fichiers

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/mendoc/reco
• Owner: mendoc
• License: mit
• Created: 2020-07-20T10:56:51.000Z (over 4 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2022-03-31T17:25:24.000Z (almost 3 years ago)
• Last Synced: 2024-06-21T08:19:44.127Z (7 months ago)
• Language: Go
• Homepage:
• Size: 4.52 MB
• Stars: 0
• Watchers: 4
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# Reco

Reco est un utilitaire pour archiver des fichiers.

## Présentation

Ce dépôt a pour but de présenter le projet, le fonctionnement, les cas d'usage et permettre à qui le souhaite de contribuer à son évolution.

## Constat

Parfois nous avons des fichiers, documents, etc. dans nos appareils que nous ne consultons pas tout le temps mais que nous ne pouvons pas ou ne voulons pas effacer à cause de leur importance. Nous nous retrouvons ainsi avec des fichiers qui occuppent notre espace disque sans trop savoir quoi en faire.

Plusieurs solutions s'offrent à nous. Nous pouvons enregistrer nos fichiers dans des serveurs en ligne qui mettent à notre disposition un espace de stockage. Compte tenu de l'espace qui nous alloué, nous sommes parfois obligés de faire le tri des documents à sauvegarder pour ne pas saturer rapidement la mémoire.

Une autre solution est de sauvegarder tous nos fichiers dans un disque dur externe.

**Reco** s'inscrit comme un solution supplémentaire. Il permettra de créer une version atomique de chaque fichier. En gros, il permet de faire passer un fichier de 1Go à un fichier de quelques centaines de Ko.

## Travail à faire

Pour réaliser cet utilitaire, il sera question de créer un modèle de machine learning.

- Type de problème : Classification

- Dataset :

  - Lien de téléchargement : [Lien](https://raw.githubusercontent.com/mendoc/reco/master/dataset.csv)

  - Taille : 100 000 lignes et 5 colonnes (1.5 Mo)

  - Colonnes : 

    - 4 features : *Nombre de bits, Nombre de bits à 1, Rang dans la sous famille, Position du bit*

    - 1 target : *Valeur*

Le but est de trouver le meilleur modèle possible qui pourra être généralisé pour prédire la valeur d'un bit (0 ou 1) en fonction des features renseignés.