Projet-python

Ceci est un projet effectué dans le cadre de notre formation Big data & IA au CNAM de Niort. L'objectif est de prendre en main les principes de bases des algorithmes d'apprentissages en python sur des exemples concrêts.

Table des matières

• Projet-python
• Table des matières
  • Introduction
    • Prérequis
  • Installation
  • Déploiement
    • Explications
  • Ressources

Introduction

De nombreuses fraudes se font dans de nombreux domaines, notamment la fraude sur les bulletins de salaire. Ce projet a pour objectif de détecter des fraudes sur les montants de salaire, en utilisant de l’Intelligence Artificielle (IA) et Python.

Dans un premier temps, nous nous concentrons sur la préparation de notre dataset, ensuite, on s’intéressera aux différentes méthodes utilisées pour détecter la fraude sur les montants de salaire et pour finir, quels résultats nous avons obtenus.

Prérequis

• python
  • sklearn
  • numpy
  • pandas
  • pdf2image
  • pytesseract
  • os
  • cv2
  • skimage
  • nltk

Installation

Pour cloner le dossier sur votre machine :

git clone https://github.com/AlexisGuillotin/Projet-python.git

Déploiement

A partir du dossier racine : Payslip.py pour lancer la détection dite "manuelle".

$ python Payslip.py

NLP.py pour lancer la détection avec de l'IA.

$ python NLP.py

Explications

Pour mieux comprendre le fonctionnement des deux scripts, un rapport et une présentation sont également disponibles.

• ProjetPython.docx
• Detection de fraude.pptx

Ressources

Liste des liens utiles

• Sklearn
• Classifying example
• CNAM