Notcoin Community
Notcoin Community
Proxy MTProto | پروکسی
Proxy MTProto | پروکسی
Proxy MTProto | پروکسی
Proxy MTProto | پروکسی
iRo Proxy | پروکسی
iRo Proxy | پروکسی
Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu avatar

Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu

Актуальные новости, вакансии и образовательные материалы о машинном обучении в биологии и биомедицине.
❗️25 февраля — старт нового потока единственной программы с кейсами по Computer Vision в биомедицине и ML от OpenBio.
Подробнее: https://clck.ru/3Cjbu5
Рэйтынг TGlist
0
0
ТыпПублічны
Вертыфікацыя
Не вертыфікаваны
Надзейнасць
Не надзейны
РазмяшчэннеРосія
МоваІншая
Дата стварэння каналаJul 09, 2024
Дадана ў TGlist
Sep 22, 2024
Прыкрепленая група

Папулярныя публікацыі Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu

07.02.202507:07
Финишная прямая — добро пожаловать на пятый день 🌤🌥☁️ от OpenBio! 🔥

❔ Пятый модуль курса «Машинное обучение в биологии и биомедицине» полностью посвящен компьютерному зрению. Сегодня делимся фрагментом курса, в котором Александр Сарачаков расскажет о применениях уже знакомого нам NumPy для работы с графикой и о библиотеке OpenCV, которая предоставляет широкий функционал для обработки и анализа биомедицинских изображений.


NumPy — основная библиотека для научных вычислений в Python, созданная для работы с многомерными массивами и матрицами. Это делает ее еще и хорошим инструментом для обработки изображений — ведь картинку можно представить как двумерный или многомерный массив пикселей, к которым можно применить вычислительные методы из этой библиотеки.

С помощью NumPy можно выполнять базовые операции с изображениями, например:
➖ Обрезка и повороты изображения
➖ Изменение яркости и контрастности
➖ Инвертирование цветов (негатив)
➖ Перевод в черно-белую цветовую схему
➖ Манипуляции с отдельными пикселями
➖ Наложение масок

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это библиотека с открытым исходным кодом, которая предназначена для обработки изображений и видео, а также решения задач компьютерного зрения. OpenCV предоставляет готовые алгоритмы для анализа изображений и видео, включая фильтрацию, преобразования, сегментацию, распознавание объектов и многое другое.

В отличие от NumPy, OpenCV работает с более высокоуровневыми абстракциями, что позволяет быстро решать более сложные задачи такие как обнаружение контуров, обработка видеопотоков или распознавание лиц. Эта библиотека оптимизирована для работы с большими объемами данных и хорошо подходит для реальных приложений.

Базовый набор инструментов OpenCV
Владение следующими методами, уже встроенными в OpenCV, открывает достаточно широкие возможности для анализа изображений даже без использования нейронных сетей.

🔷 Сегментация изображений:
➖ Пороговая и адаптивная пороговая сегментация
➖ Метод водораздела для разделения плотно расположенных объектов
➖ Кластеризация k-means для сегментации по интенсивности

🔷 Поиск контуров:
➖ Нахождение контуров для выделения границ объектов
➖ Измерение параметров контуров (длины, площади и др.)

🔷 Улучшение изображений:
➖ Фильтрация и подавление шума
➖ Увеличение контраста с помощью CLAHE для улучшения деталей

🔷 Морфологические операции:
Эрозия, дилатация и др.

В итоге, NumPy дает возможности для базовых операций с изображениями и работы с массивами данных, а OpenCV предоставляет продвинутые инструменты для решения сложных задач компьютерного зрения. Эти библиотеки часто используются в тандеме для разработки приложений в области машинного обучения и компьютерного зрения.

🔥 Время поразмышлять!

Ниже мы привели фрагмент кода, в котором будет произведена некоторая манипуляция с изображением в NumPy.

Задание: изучите код и попробуйте догадаться, что это за манипуляция (подсказка: она есть в списке перечисленных базовых действий выше в посте)

import numpy as np


➡️ Уже завтра, 8 февраля вы снова встретитесь с этой задачей в итоговом тестировании! Еще есть время подумать или погуглить 😉

#openbio_ML_Bootcamp

🔥 ML Bootcamp от OpenBio: день 5 🔥

Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
23.01.202510:04
14.02.202510:07
Это самый заряженный на любовь к ML пост от OpenBio! ❤️

Мы подготовили для вас особенные валентинки — такие, от которых расчувствуется даже нейросеть. Делитесь ими с коллегами, друзьями и теми, чья любовь к ML глубже, чем многослойный перцептрон.

❤️ А ещё лучше — приходите вместе изучать ML на курсе «Машинное обучение в биологии и биомедицине»! Ведь разделять новые знания так же ценно, как и разделять важные моменты жизни.

#openbio_ML

До старта курса: 1️⃣ 1️⃣ дней

📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
🔥А вот и финал интенсива ML Bootcamp от OpenBio!🔥

ПО ССЫЛКЕ — итоговое тестирование из шести вопросов.

Тестирование — это закрепление полученных на интенсиве знаний, а также уникальная возможность получить скидку до 30% на обучение на курсе «Машинное обучение в биологии и биомедицине»!


🔸Первые пять вопросов теста вы уже видели в нашем канале.
Надеемся, у вас было достаточно времени, чтобы поразмыслить над ними.😉
Ответьте на них и получите скидку 20%, независимо от правильности решений, ведь ошибки — тоже важный элемент успешного обучения.

🔸Вопрос №6 — творческий, обобщающий все темы интенсива.
У него нет верного или неверного решения, дайте волю мысли и фантазии! Развернуто ответив на это задание, вы получите дополнительные 5%.
На этом этапе вы сможете получить скидку в 25%!

🔸 Хотите больше? Дерзайте!
Те, кто ответит правильно на первые 5 вопросов, и даст развернутый ответ на вопрос №6, получат скидку 30% на обучение на курсе!😱

После завершения приема ответов, методисты курса проверят присланные решения, а менеджеры — лично направят промокод на скидку каждому участнику тестирования.


Ответы принимаются до 9 февраля 23:59 по мск.

3, 2, 1, тест!


Желаем удачи.🍀

#openbio_ML_Bootcamp

🔥 ML Bootcamp от OpenBio: день 6 🔥

Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
21.01.202511:07
12.02.202510:07
📲  В преддверии старта весеннего потока курса «Машинное обучение в биологии и биомедицине», делимся отзывами студентов первого запуска, которые уже завершили свое обучение!

9 участников поделились своими впечатлениями о материалах курса, работе преподавателей и общем ходе обучения.

❤️  Большое спасибо всем, кто поделился своим опытом!
Ваши истории помогут новым студентам лучше понять, чего ожидать от курса, и, возможно, станут источником вдохновения для новых достижений.

Если вы тоже задумываетесь о погружении в сферу машинного обучения, опыт коллег может стать отличным ориентиром на этом пути! 🚀✨

Тем более что до повышения цен на курс остался всего 1 день, уже завтра стоимость участия вырастет.

Оставьте заявку на консультацию, и мы предоставим вам демодоступ к курсу на 3 дня, чтобы вы могли изучить структуру курса и функционал платформы.


#openbio_отзывы

До старта курса: 1️⃣ 3️⃣ дней

📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
29.01.202510:59
Переходим к новому классу методов машинного обучения — обучению без учителя (Unsupervised Machine Learning).

При этом подходе модели не имеют заранее заданных меток или выходных данных для обучения. Вместо этого алгоритму показывают только входные данные, и его задача — выявить скрытые закономерности и структуры в этих данных без какого-либо внешнего руководства.

❔ В сегодняшнем видео наш преподаватель Артем Касьянов расскажет, что такое обучение без учителя и кластеризация и для чего они применяются. Также Артем перечислит отдельные методы, которые вы сможете изучить на третьем модуле курса «Машинное обучение в биологии и биомедицине».

Посмотрите видео и убедитесь, что данный курс — это действительно то, что вам нужно для развития в области машинного обучения!


Главная цель этих методов ML без учителя — извлечь значимую информацию из данных и упростить представление данных так, чтобы с ними было проще работать как людям, так и другим алгоритмам.

Вот несколько ключевых задач:

Кластеризация: задача поиска и группировки схожих объектов в данных. Например, среди пациентов с одним онкологическим диагнозом кластеризация может помочь выявить группы пациентов с уникальными профилями экспрессии генов в опухолях.

Снижение размерности: в биомедицинских исследованиях у объектов может быть слишком много признаков, с которыми сложно работать одновременно. Методы снижения размерности помогают создать более компактные представления данных, выделяя только самые важные факторы. Это помогает лучше понять структуру данных и облегчить работу с ними.

Извлечение признаков: процесс выделения значимых характеристик из исходных данных. В медицине это может быть, например, выделение особенностей клеток или тканей, таких как форма, размер или плотность клеток. Эти признаки помогают моделям находить закономерности, даже если данные не имеют явных меток. Признаки могут быть разными: от простых числовых значений, таких как размер или форма клетки, до более сложных характеристик, например, текстуры ткани или экспрессии генов.

Визуализация данных: понижение размерности позволяет выделить из множества признаков объекта самые важные и свести многомерное пространство к двухмерному. Это дает возможность построить графики для отображения главных признаков, чтобы визуально оценить качество алгоритма.

❕ Однако работу методов машинного обучения без учителя может быть сложнее оценивать: такие алгоритмы работают с данными, где нет информации о «правильных ответах», поэтому бывает трудно оценить, насколько точно модель справилась со своей задачей. Из-за этого алгоритмы ML без учителя чаще используются для исследовательской работы, чем в каких-то автоматизированных процессах.

➡️ Хотите научиться применять методы ML без учителя в своей работе?

Присоединяйтесь к курсу «Машинное обучение в биологии и биомедицине». Мы подробно разбираем ключевые приемы и их применение на реальных биомедицинских данных.

Оставьте заявку сегодня до конца дня, ведь уже завтра цена на участие вырастет. ↗️


#openbio_ml #openbio_education #openbio_демо_курса

🔥 До старта 🌤🌥☁️ от OpenBio: 5 дней🔥

Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
В рамках #openbio_ML_Bootcamp мы кратко познакомили вас со всеми модулями курса, преподавателями и форматом обучения в целом. А сегодня приглашаем заглянуть непосредственно в сам курс!

Дарим вам три дня доступа к демоверсии программы «Машинное обучение в биологии и биомедицине»!

➡️ Переходите по ссылке, чтобы получить доступ 👈

Далее, в течение получаса вам на почту придет письмо со всеми деталями, и у вас будет три дня, чтобы:

➗ ознакомиться c содержанием курса (в демо версии содержится значительный объем тем, но, конечно, не все ;));
➗ форматом домашних заданий и получения обратной связи от преподавателей;
➗ функционалом платформы GetCourse в целом;
➗и убедиться, что курс «Машинное обучение в биологии и биомедицине» это именно то, что вам нужно!

Сегодня — финальный день, когда еще можно присоединиться к программе по актуальной на цене, и сделать ее еще приятнее, применив скидку 15% по промокоду BOOTCAMP.

Уже завтра цена на курс вырастет. ↗️

📲 Заинтересовала демоверсия, и вы хотите взять небольшую паузу для ее изучения?

Оставьте заявку на бесплатную консультацию сегодня, и наши менеджеры зафиксируют за вами цену, актуальную на момент публикации поста.


Также мы предоставляем различные опции для оплаты участия в нашей программе:

📈 Скидки для студентов (30%), аспирантов (10%), и гибкую систему оплаты — с банковской рассрочкой или оплатой долями через Яндекс.Сплит.

✔️ По завершению курса вы сможете оформить налоговый вычет.

Надеемся, что вы найдете для себя подходящий вариант и присоединитесь к группе обучающихся на весеннем потоке!

#openbio_полезное #openbio_ML #openbio_дарит_подарки

До старта курса: 1️⃣ 2️⃣ дней

📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
Завершаем второй сезон цикла лекций «Личный путь в сеньора биоинформатика» встречей с Ольгой Кардымон!

🧬 Ольга — биолог, биоинформатик, специализирующийся на применении языковых моделей в геномике и протеомике, руководитель группы «Биоинформатика» в Институте искусственного интеллекта AIRI.

Не упустите возможность задать вопросы спикеру в прямом эфире!

Встречаемся 18 февраля в 19:00 по Мск.

Трансляции проходят в рамках курса «Машинное обучение в биологии и биомедицине» от OpenBio.

До старта программы осталось всего 2 недели, а уже 13 февраля стоимость участия вырастет. ↗️

Оставьте заявку на консультацию, и мы предоставим вам демодоступ к курсу на 3 дня, чтобы вы могли изучить структуру курса и функционал платформы.


На встрече мы обсудим детали карьерного трека спикера, лайфхаки трудоустройства, экспертное мнение по трендам отрасли, обзор «поляны» мира ML в биоинформатике и многое другое.

✔️ Зарегистрируйтесь, чтобы получить ссылку на эфир.
❔ Задавайте вопросы спикеру в комментариях к этому посту, чтобы они точно были озвучены.

Увидимся на эфире!

#openbio_career #openbio_webinar #openbio_interview #openbio_expert

До старта курса: 1️⃣ 4️⃣ дней

📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
Увайдзіце, каб разблакаваць больш функцый.