Utilisation des données C2C pour du machine learning

J’ai utilisé les données de sorties à ski rando entre 2010 et 2019 de la Haute Savoie, pour faire une étude et une prédiction de l’évolution des sorties en fonction de la température.

https://towardsdatascience.com/what-will-be-the-impact-of-global-warming-on-my-ski-outings-8ac3cf10a843?sk=9e5572674c346d49f4f0cce966d0e844

La première partie est une extraction des données et l’association aux données de température de Megève, qui est pris comme point de référence.

La deuxième partie est la création d’un modèle probabiliste en utilisant la méthode des modèles adverses (GAN), et demande une connaissance de cette technique et des réseaux bayésiens.

Enfin, plus accessible, l’application au « Trou de la Mouche », une sortie considérée comme sure étant donnée l’altitude du départ aux Confins (1440m). Avec 3.5 degrés, le modèle prédit que seule 50% des sorties au Trou de la Mouche se feront sans marcher avec les skis sur le sac.

C’est bien sur un modèle simple, basé sur quelques propriétés, mais c’est assez éclairant. Et je remercie la communauté pour les données.

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Merci pour ce retour !
Une belle manière de valoriser les apports de CR de sortis bien fournis !