Проект ITMO Case 6 посвящен разработке модели машинного обучения для классификации глиом мозга. Глиомы — это наиболее распространенный тип первичных опухолей головного мозга, классифицируемых как LGG (низкой степени злокачественности) и GBM (глиобластома мультформа). Данный проект направлен на использование клинических и молекулярных/мутационных данных для точного прогнозирования типа глиомы, что имеет важное значение для определения стратегии лечения пациентов.
- Входной анализ данных (EDA) для выявления ключевых факторов, влияющих на классификацию глиомы.
- Определение метрик для оценки эффективности модели.
- Разработка baseline-модели и улучшенной модели машинного обучения.
- Внедрение модели в продакшн с использованием современных инструментов и практик DevOps.
Документация доступна по ссылке: https://torchme.gitbook.io/itmo-case-6/
Датасет включает в себя 839 записей, содержащих 20 молекулярных признаков и 3 клинических признака для каждого пациента. Молекулярные признаки отражают наиболее часто мутирующие гены, а клинические характеристики касаются демографии пациента.
- Python 3.10
- FastAPI
- Uvicorn
- Docker/Docker Compose
- Poetry для управления зависимостями
Для начала работы с проектом выполните следующие шаги:
git clone https://github.com/torchme/Practice-ML-DEV.git
cd itmo_case6
docker-compose up --build