Construiré modelos de machine learning para datos genómicos y clínicos usando python
Nivel 1
Ha cumplido determinados criterios de rendimiento y muestra un gran potencial en la plataforma.
Acerca de este Servicio
Hola,
Combino una formación en bioquímica/biología molecular con habilidades en machine learning para ayudar a investigadores y equipos enfocados en la salud a extraer conocimientos predictivos de conjuntos de datos biológicos y clínicos.
En qué puedo ayudarte:
- Modelos de clasificación y predicción para conjuntos de datos clínicos/genómicos
- Selección de características para datos biológicos
- Evaluación y validación de modelos
- Preprocesamiento de datos para conjuntos listos para ML
Para quién es esto:
- Equipos de investigación que trabajan con datos clínicos o omics
- Proyectos de biotech/health-tech que necesitan modelado predictivo
- Laboratorios que quieren explorar aplicaciones de ML en conjuntos de datos existentes
Lo que recibirás:
- Modelo entrenado con métricas de rendimiento
- Código en Python (basado en scikit-learn)
- Explicación en lenguaje sencillo de los resultados
- Recomendaciones para trabajos futuros
Envíame un mensaje con el tipo de dataset y la pregunta de investigación antes de ordenar, ya que la elección del modelo depende mucho de tus datos específicos.
Lenguaje de programación:
Python
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R
•
SQL
•
Colab
Marcos:
Scikit-learn
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DeepPy
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PyTorch
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Panda
API:
Microsoft Computer Vision AI
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Google Cloud Vision API
Herramientas:
Jupyter Notebook
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Excel
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Stata
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Colab
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RStudio
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Otros
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FAQ
Traducción automática
¿Con qué tipo de datos biológicos puedes trabajar?
Conjuntos de datos clínicos, datos de expresión génica y otros datos estructurados biológicos/de salud.
¿Qué métodos de ML utilizas?
Principalmente modelos basados en scikit learn (clasificación, regresión, clustering); recomendaré el adecuado para tus datos.
¿Mantienes confidencialidad de mi dataset?
Sí, siempre.
