Nilearn ist die speziell für die Verarbeitung von Neuroimaging-Daten entwickelte Machine-Learning-Bibliothek. Sie verfügt über umfangreiche trainierte Modelle auf den aus verschiedenen MRT-Geräten und anderen Neuroimaging-Geräten gesammelten Neuroimaging-Daten. Sie kann verwendet werden, um überwachte Lernverfahren auf Neuroimaging-Daten anzuwenden, ebenso kann sie verwendet werden, um die Behandlung in Übereinstimmung mit den Eingabedaten zur Vorhersage der Behandlung vorzuschlagen. Sie kann auch für Decoding und MVPA verwendet werden. Daher ist sie die beste Bibliothek für die Anwendung von Machine Learning auf Neuroimaging-Daten und die Vorhersage korrekter Ergebnisse.

Nilearn ist die Bibliothek für Python, die für die Verarbeitung von Neurobildern verwendet wird. Sie erleichtert uns die Nutzung vieler fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens, der Mustererkennung und multivariater statistischer Techniken auf Neurobilddaten. Sie kann problemlos auf fMRT-Daten, Ruhedaten und VB-Daten angewendet werden, daher ist sie die beste API für Neurobilder. Sie wird im Gesundheitssektor zur Vorhersage klinischer Scores oder des Ansprechens auf Behandlungen mit überwachten Lernalgorithmen eingesetzt. Sie kann auch für viele andere Funktionalitäten für Neurobilddaten verwendet werden. Es ist die beste Bibliothek für die Vorhersage und Durchführung von überwachten Lernverfahren auf Neurobilddaten.

Nilearn erleichtert die Anwendung vieler fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens, der Mustererkennung und der multivariaten Statistik auf Neuroimaging-Daten für Anwendungen wie MVPA (Multi-Voxel Pattern Analysis), Decodierung, prädiktive Modellierung, funktionelle Konnektivität, Gehirnparzellierungen, Connectomes. Nilearn kann problemlos auf task-fMRI-, Ruhe-Zustands- oder VBM-Daten angewendet werden. Für einen Experten im maschinellen Lernen kann der Wert von Nilearn als domänenspezifische Feature-Engineering-Konstruktion gesehen werden, das heißt, Neuroimaging-Daten in eine Feature-Matrix zu formen, die gut für statistisches Lernen geeignet ist, oder umgekehrt.