Stockage des images sur S3 (#466)

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* Featured ML

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Author: linogaliana

.github/workflows/prod.yml

@@ -6,6 +6,7 @@ on:
       - main
       - master
       - light
+      - cloud
 
 jobs:
   pages:

content/NLP/01_intro.qmd

@@ -19,7 +19,7 @@ description: |
   explorer quelques méthodes classiques de nettoyage en s'appuyant
   sur le _Comte de Monte Cristo_ d'Alexandre Dumas. 
 bibliography: ../../reference.bib
-image: wordcloud_openfood_clean.png
+image: https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/wordcloud_openfood_clean.png
 ---
 
 ::: {.cell .markdown}
@@ -187,15 +187,15 @@ un peu ces jeux de données pour avoir une chance d'être en
 mesure de les comparer. 
 
 ::: {layout-ncol=2}
-![`OpenFoodFacts` avant nettoyage](wordcloud_openfood_start.png)
+![`OpenFoodFacts` avant nettoyage](https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/wordcloud_openfood_start.png)
 
-![_Scanner-data_ avant nettoyage](wordcloud_relevanc_start.png)
+![_Scanner-data_ avant nettoyage](https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/wordcloud_relevanc_start.png)
 :::
 
 ::: {layout-ncol=2}
-![`OpenFoodFacts` après nettoyage](wordcloud_openfood_clean.png)
+![`OpenFoodFacts` après nettoyage](https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/wordcloud_openfood_clean.png)
 
-![_Scanner-data_ après nettoyage](wordcloud_relevanc_clean.png)
+![_Scanner-data_ après nettoyage](https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/wordcloud_relevanc_clean.png)
 :::
 
 

content/NLP/02_exoclean.qmd

@@ -93,7 +93,7 @@ est particulièrement utile. En pratique, la technique des
 plongements de mots permet d'obtenir des tableaux comme celui-ci:
 
 :::{#fig-relevanc-table-embedding}
-![](word_embedding.png)
+![](https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/word_embedding.png)
 
 Illustration de l'intérêt des _embeddings_ [@galianafuzzy]
 :::

content/NLP/04_word2vec.qmd

@@ -23,7 +23,7 @@ description: |
   permet d'exploiter les structures latentes d'un texte en construisant
   des _word embeddings_ (plongements de mots).
 eval: false
-image: featured_intro.png
+image: featured_nlp_intro.png
 ---
 
 ::: {.cell .markdown}
@@ -449,7 +449,7 @@ qui permet de tenir compte des fréquences *relatives* des mots.
 
 Ainsi, pour un mot donné, on va multiplier la fréquence d'apparition du mot dans le document (calculé comme dans la méthode précédente) par un terme qui pénalise une fréquence élevée du mot dans le corpus. L'image ci-dessous, empruntée à Chris Albon, illustre cette mesure:
 
-![](tfidf.png)
+![](https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/tfidf.png)
 
 *Source: [Towards Data Science](https://towardsdatascience.com/tf-term-frequency-idf-inverse-document-frequency-from-scratch-in-python-6c2b61b78558)*
 
@@ -507,7 +507,7 @@ Chacune de ces dimensions va représenter un facteur latent,
 c'est à dire une variable inobservée,
 de la même manière que les composantes principales produites par une ACP.
 
-![](w2v_vecto.png)
+![](https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/w2v_vecto.png)
 
 *Source: [Medium](https://medium.com/@zafaralibagh6/simple-tutorial-on-word-embedding-and-word2vec-43d477624b6d)*
 

content/NLP/index.qmd

@@ -12,7 +12,7 @@ description: |
   connu sous son acronyme anglais : NLP pour _natural langage processing_).
   Cette partie vise à illustrer la richesse de cet écosystème à partir
   de quelques exemples littéraires :  Dumas, Poe, Shelley, Lovecraft.
-image: nlp.png
+image: https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/nlp.png
 ---
 
 Les parties précédentes étaient consacrées à l'acquisition de compétences

content/annexes/corrections.qmd

@@ -9,7 +9,7 @@ echo: true
 output: "asis"
 include: false
 eval: true
-image: classroom.png
+image: https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/classroom.png
 ---
 
 ::: {.cell .markdown}

content/annexes/evaluation.qmd

@@ -4,7 +4,7 @@ date: 2022-09-18T13:00:00Z
 slug: evaluation
 description: |
   Résumé des attentes pour les projets de fin d'année
-image: kid.png
+image: https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/kid.png
 ---
 
 Résumé : 

content/getting-started/01_installation.qmd

@@ -17,7 +17,7 @@ description: |
   du monde de la donnée consiste à délaisser les installations
   sur postes personnels pour privilégier l'usage de `Python` 
   via des architectures _cloud_.
-image: python_computer.jpg
+image: https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/python_computer.jpg
 categories:
   - Tutoriel
   - Rappels

content/getting-started/02_DS_environment.qmd

@@ -10,7 +10,7 @@ description: |
   _data science_. Ce chapitre fait un tour
   d'horizon de celui-ci en présentant les principaux
   _packages_ qui seront présentés dans ce cours.
-image: python_panda.jpg
+image: https://minio.lab.sspcloud.fr/lgaliana/generative-art/pythonds/python_panda.jpg
 categories:
   - Tutoriel
   - Rappels

content/getting-started/03_data_analysis.qmd

@@ -10,7 +10,7 @@ description: |
   Quelques éléments pour adopter une démarche
   scientifique et éthique face à un 
   jeu de données. 
-image: panda_matrix.png
+image: https://ensae-reproductibilite.github.io/website/chapters/images/polar.png
 categories:
   - Tutoriel
   - Rappels