Je vais développer des modèles d'IA et d'apprentissage automatique pour la santé

Je peux travailler sur l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, la modélisation prédictive, la classification, la régression, l'IA en santé, l'IA biologique, l'analyse de données cliniques et d'autres projets scientifiques d'IA/ML.

Oui. Je peux aider à la prétraitement des données, au nettoyage, à l'ingénierie des caractéristiques, à l'analyse statistique, au développement, à la validation et à l'interprétation des jeux de données en santé et en clinique.

Oui. Je peux développer des workflows complets comprenant le prétraitement des données, la sélection des caractéristiques, l'entraînement du modèle, l'optimisation des hyperparamètres, l'évaluation, la visualisation et l'interprétation.

Je travaille principalement avec Python et R, en utilisant des bibliothèques et frameworks tels que Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch et Bioconductor, en fonction des exigences du projet.

Oui. Je travaille avec la bioinformatique, le NGS, RNA-seq, multi-omics, la génomique et d'autres jeux de données biologiques, y compris les applications d'IA/ML dans les sciences de la vie.

Oui. Selon le projet, je peux effectuer la validation croisée, les tests, l'évaluation des performances, les matrices de confusion, ROC-AUC, précision, rappel, F1-score, métriques de régression et d'autres analyses appropriées.

Oui. Je peux créer des visualisations claires et de qualité publication telles que courbes ROC, matrices de confusion, graphiques d'importance des caractéristiques, courbes d'apprentissage, graphiques de corrélation, PCA et autres figures spécifiques au projet.

Oui. En fonction du package choisi ou de la portée du projet, je peux fournir un code organisé, des résultats d'analyse, des visualisations et une documentation pour faciliter la compréhension et la reproduction du workflow.