Nilearn est la bibliothèque d'apprentissage automatique développée spécialement pour le traitement des données de neuroimagerie. Elle dispose de nombreux modèles entraînés sur les données de neuroimagerie recueillies à partir de diverses machines IRM et autres machines de neuroimagerie. Elle peut être utilisée pour appliquer l'apprentissage supervisé sur les données de neuroimagerie, ainsi qu'elle peut être utilisée pour suggérer le traitement en fonction des données d'entrée pour prédire le traitement. Elle peut également être utilisée pour le décodage et l'analyse multivariée des motifs (MVPA). C'est donc la meilleure bibliothèque pour appliquer l'apprentissage automatique sur les données de neuroimagerie et prédire des résultats appropriés.

Nilearn est la bibliothèque pour Python qui est utilisée pour le traitement des images neuro. Elle facilite l'utilisation de nombreuses techniques avancées d'apprentissage automatique, de reconnaissance de motifs et de techniques statistiques multivariées sur les données de neuroimagerie. Elle peut être facilement utilisée sur les données fMRI, les données de repos et les données VB, ce qui en fait la meilleure API pour les images neuro. Elle est utilisée dans le secteur de la santé pour prédire le score clinique ou la réponse au traitement avec des algorithmes d'apprentissage supervisé. Elle peut également être utilisée pour de nombreuses autres fonctionnalités pour les données de neuroimagerie. C'est la meilleure bibliothèque pour prédire et effectuer un apprentissage supervisé sur les données de neuroimagerie.

Nilearn facilite l'utilisation de nombreuses techniques avancées d'apprentissage automatique, de reconnaissance de formes et de statistiques multivariées sur les données de neuroimagerie pour des applications telles que l'analyse de motifs multi-voxel (MVPA), le décodage, la modélisation prédictive, la connectivité fonctionnelle, les parcellisations cérébrales, les connectomes. Nilearn peut être utilisé facilement sur des données d'IRMf de tâche, de repos ou de VBM. Pour un expert en apprentissage automatique, la valeur de nilearn peut être perçue comme une construction d'ingénierie de caractéristiques spécifique au domaine, c'est-à-dire la mise en forme des données de neuroimagerie en une matrice de caractéristiques bien adaptée à l'apprentissage statistique, ou vice versa.