Ich werde Maschinenlernmodelle für genomische und klinische Daten mit Python erstellen
Level 1
Hat bestimmte Leistungskriterien erfüllt und zeigt großes Potenzial auf dem Marktplatz.
Über diesen Service
Hallo,
Ich kombiniere einen biochemischen/molekularbiologischen Hintergrund mit Fähigkeiten im Maschinenlernen, um Forschern und health-orientierten Teams zu helfen, prädiktive Erkenntnisse aus biologischen und klinischen Datensätzen zu gewinnen.
Wobei ich dir helfen kann:
- Klassifikations- und Vorhersagemodelle für klinische/genomische Datensätze
- Merkmalsauswahl für biologische Daten
- Modellevaluation und -validierung
- Datenvorverarbeitung für ML-fertige Datensätze
Für wen das geeignet ist:
- Forschungsteams, die mit klinischen oder Omics-Daten arbeiten
- Biotech-/Health-Tech-Projekte, die prädiktives Modellieren benötigen
- Labore, die ML-Anwendungen auf bestehenden Datensätzen erkunden möchten
Was du bekommst:
- Trainiertes Modell mit Leistungskennzahlen
- Python-Code (basierend auf scikit-learn)
- Einfach verständliche Erklärung der Ergebnisse
- Empfehlungen für weitere Arbeiten
Sende mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deinem Datentyp und deiner Forschungsfrage, da die Modellwahl stark von deinen spezifischen Daten abhängt.
Programmiersprache:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
•
DeepPy
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Microsoft Computer Vision AI
•
Google Cloud Vision API
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Excel
•
Stata
•
Colab
•
RStudio
•
Andere
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Mit welchen biologischen Daten kannst du arbeiten?
Klinische Datensätze, Genexpression-Daten und andere strukturierte biologische/gesundheitliche Daten.
Welche ML-Methoden verwendest du?
Vor allem scikit-learn-basierte Modelle (Klassifikation, Regression, Clustering); ich empfehle das passende Modell für deine Daten.
Bleibt mein Dataset vertraulich?
Ja immer.
