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Nilearn

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PA
Paresh A.
Software Engineer at Tata Consultancy Services
06/07/2018
Revisore Validato
Utente Attuale Verificato
Fonte della recensione: Invito G2
Recensione Incentivata
Tradotto Usando l'IA

Ideale per applicare l'apprendimento automatico sui dati di neuroimaging.

Nilearn è la libreria di machine learning sviluppata appositamente per l'elaborazione dei dati di neuroimaging. Ha un vasto numero di modelli addestrati sui dati di neuroimaging raccolti da varie macchine MRI e altre macchine di neuroimaging. Può essere utilizzata per applicare l'apprendimento supervisionato sui dati di neuroimaging e può anche essere utilizzata per suggerire il trattamento in base ai dati di input per prevedere il trattamento. Può anche essere utilizzata per il Decoding e l'MVPA. Quindi, è la migliore libreria per applicare il Machine Learning sui dati di neuroimaging e prevedere risultati corretti.
DP
Darshit P.
Senior Software Engineer at Tata Consultancy Services
06/05/2018
Revisore Validato
Utente Attuale Verificato
Fonte della recensione: Invito G2
Recensione Incentivata
Tradotto Usando l'IA

Apprendimento automatico per i dati di neuroimaging

Nilearn è la libreria per Python utilizzata per l'elaborazione delle immagini neurali. Ci rende facile utilizzare molte tecniche avanzate di apprendimento automatico, riconoscimento di pattern e tecniche statistiche multivariate sui dati di neuroimaging. Può essere facilmente utilizzata su dati fMRI, dati a riposo e dati VB, quindi è la migliore API per le immagini neurali. Viene utilizzata nel settore sanitario per prevedere il punteggio clinico o la risposta al trattamento con algoritmi di apprendimento supervisionato. Può anche essere utilizzata per molte altre funzionalità sui dati di neuroimaging. È la migliore libreria per prevedere e eseguire l'apprendimento supervisionato sui dati di neuroimaging.
Utente verificato in Pratica legale
UP
Utente verificato in Pratica legale
01/16/2018
Revisore Validato
Fonte della recensione: Invito G2
Recensione Incentivata
Tradotto Usando l'IA

Apprendimento automatico per la neuro-immagine

Nilearn rende facile l'uso di molte tecniche avanzate di machine learning, riconoscimento di pattern e tecniche statistiche multivariate sui dati di neuroimaging per applicazioni come MVPA (Analisi di Pattern Multi-Voxel), decodifica, modellazione predittiva, connettività funzionale, parcellazioni cerebrali, connettomi. Nilearn può essere facilmente utilizzato su dati fMRI di compito, a riposo o VBM. Per un esperto di machine learning, il valore di nilearn può essere visto come una costruzione di ingegneria delle caratteristiche specifica del dominio, cioè modellare i dati di neuroimaging in una matrice di caratteristiche ben adatta all'apprendimento statistico, o viceversa.

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Cos'è Nilearn?

Nilearn (http://nilearn.github.io) is an open-source Python library designed for fast and easy statistical learning analysis of neuroimaging data. Tailored specifically for neuroimaging researchers, Nilearn facilitates the application of machine learning and statistical models to MRI (Magnetic Resonance Imaging) data, enabling tasks such as decoding, connectivity analysis, and predictive modeling. Its simple-to-use interface integrates well with the larger scientific Python ecosystem, making it accessible for users with varying levels of programming expertise. Nilearn emphasizes adherence to best practices in data processing and analysis, ensuring robust and reproducible results, which are crucial in neuroimaging studies.

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