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Je vais construire des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond biomédicaux
Bioinformatique, Rédaction Scientifique et Analyse de Données
Je suis biologiste et doctorant avec une expérience en biologie moléculaire, bioinformatique, analyse de données, R&D en biotechnologie, rédaction scientifique et soutien à la recherche. J’aide les ch...
À propos de ce service
J'aide les chercheurs, les équipes de biotechnologie, les professionnels de la santé et les étudiants à créer des modèles d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond pour des ensembles de données biomédicaux, médicaux, biologiques et de recherche en utilisant Python.
Je peux travailler avec des données tabulaires, des résultats expérimentaux, des ensembles de données de style clinique, des matrices d'expression génique, des caractéristiques omiques, des essais biologiques ou des ensembles de données basés sur des images lorsque cela est approprié.
Selon votre projet, je peux vous assister dans le prétraitement des données, l'analyse exploratoire, la sélection de caractéristiques, la classification, la régression, les réseaux neuronaux, l'évaluation du modèle, la validation croisée, les graphiques, l'importance des caractéristiques ou l'interprétation SHAP, ainsi que dans la rédaction d'un rapport technique clair.
Mon parcours en tant que biologiste et doctorant me permet de comprendre non seulement le code, mais aussi le contexte biologique et scientifique derrière les données.
Le deep learning est disponible lorsque la taille et la structure du dataset sont appropriées. Veuillez me contacter avant de commander afin que je puisse examiner vos données, votre objectif et la faisabilité.
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FAQ
Traduction automatique
Avec quel type de données pouvez-vous travailler ?
Je peux travailler avec des ensembles de données biomédicaux, médicaux, biologiques, expérimentaux, omiques, d'expression génique, de style clinique, basés sur des essais ou des images, en fonction de la structure du projet et de la qualité des données.
Proposez-vous à la fois l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ?
Je peux construire des modèles d'apprentissage automatique et, lorsque le dataset est approprié, des modèles d'apprentissage profond en utilisant Python. Pour les petits datasets, l'apprentissage automatique traditionnel peut être plus adapté.
Pouvez-vous travailler avec des données d'expression génique ou omiques ?
Oui. Je peux travailler avec des matrices d'expression génique traitées, des tableaux de caractéristiques omiques ou des ensembles de données de biomarqueurs pour la classification, la régression, la sélection de caractéristiques ou la modélisation prédictive.
Pouvez-vous garantir une haute précision ?
Non. La performance du modèle dépend de la taille de l'échantillon, de la qualité des données, de l'équilibre des classes et du signal biologique. Je construirai et évaluerai le modèle correctement, mais je ne peux pas garantir une précision spécifique avant l'analyse.
Que vais-je recevoir ?
Selon le package, vous pouvez recevoir un dataset nettoyé, un Jupyter Notebook, un modèle entraîné, des métriques d'évaluation, des graphiques, l'importance des caractéristiques ou une interprétation SHAP, ainsi qu'un rapport technique.
Fournissez-vous le code source ?
Oui. Le code source peut être inclus sous forme de Jupyter Notebook ou de script Python, en fonction du package et des exigences du projet.
Ce modèle peut-il être utilisé pour le diagnostic médical ?
Non. Ce service est réservé à la recherche, à l'analyse exploratoire, aux rapports techniques et à l'aide à la décision uniquement. Il n'est pas destiné au diagnostic clinique ou au développement de dispositifs médicaux.
De quoi avez-vous besoin pour commencer ?
J'ai besoin de votre dataset, d'une description des variables, de la colonne cible ou de résultat, de votre objectif de projet, et de toute exigence spécifique pour le code, les figures ou le format du rapport.
Pouvez-vous travailler avec des données confidentielles ?
Oui, mais veuillez anonymiser les informations personnelles ou sensibles avant de partager les fichiers. Je peux également examiner un NDA si nécessaire avant de commencer le projet.
Dois-je vous contacter avant de passer une commande ?
Oui. Les projets biomédicaux et de deep learning varient beaucoup, il est donc important de revoir le dataset, l'objectif et la faisabilité avant de commencer.
