GenomeCraft — это будущая MLOps платформа полного цикла развертывания для генных инженеров, биологов и других специалистов в области генной инженерии. Платформа будет предоставлять инструменты для загрузки, обработки, анализа и моделирования генных данных, а также позволит совместно проводить эксперименты с использованием машинного обучения.
- Личный кабинет: Пользователи смогут управлять своими данными, моделями и экспериментами через удобный интерфейс.
- Автоматическая обработка данных: Загрузка и нормализация данных с автоматическим распознаванием форматов, удалением выбросов и пропусков, категоризацией колонок.
- Статистический анализ: Визуализация данных с использованием информативных графиков и диаграмм.
- Модели машинного обучения: Возможность загрузки собственных моделей или использования моделей платформы для анализа данных.
- Сохранение результатов: Результаты экспериментов будут сохраняться в виде дашбордов для последующего анализа и сравнения.
- Фича-стор: Управление и выбор преобразований данных для достижения наилучших результатов.
- Совместная работа: Возможность совместного проведения экспериментов несколькими научными лабораториями.
GenomeCraft будет построена на современных технологиях и инструментах:
- Backend: Python, FastAPI, PostgreSQL
- Frontend: React, TypeScript, Material-UI
- Машинное обучение: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
- Обработка данных: Pandas, NumPy
- Визуализация: Plotly, Matplotlib, D3.js
- Контейнеризация: Docker, Kubernetes
- CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI
- Загрузка данных: Пользователь загружает генетические данные на платформу.
- Обработка данных: Автоматическое распознавание формата, удаление выбросов и пропусков, категоризация колонок.
- Статистический анализ: Создание визуализаций и графиков для анализа данных.
- Моделирование: Применение собственной модели или модели платформы для анализа данных.
- Результаты: Сохранение результатов в виде дашборда для последующего анализа.
- GitHub: GenomeCraft GitHub
- Tg: @Marsupilami_it
GenomeCraft — это инструмент для эффективного анализа генных данных и совместной научной работы. Присоединяйтесь к нам и улучшайте свои исследования с помощью наших инструментов!