Michael Hanke
0bffdb7141
LVR and HHU are both in Düsseldorf, for example. This should be more stable regarding future extensions.
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title: "julearn: Machine learning for everyone"
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- Federico Raimondo
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- fzj
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- robustml
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julearn ist eine nutzerfreundliche Bibliothek für maschinelles Lernen. Die frei verfügbare open source Software erleichtert typische Workflows aus dem Bereich des machinellen Lernens, inklusive Modellevaluation und -vergleich. Mit dieser Python-Bibliothek können Nutzer mühelos selbst komplexe Modelle des maschinellen Lernens erstellen und testen, und gleichzeitig die volle Flexibilität der zugrundeliegenden scikit-learn Bibliothek ausnutzen.
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ML-Modelle zu erstellen, auszuwerten, zu reproduzieren und zu interpretieren ist nicht einfach. julearn ermöglicht es Domänenexperten auch ohne gehobene Programmierkenntnisse, komplexe ML-Pipelines für Neuroimaging Daten zu erstellen. Dabei verhindert es typische Nutzerfehler, insbesondere Verzerrungen (bias) durch data leakage. ML- und Neuroimaging Experten können die Bibliothek nichtsdestotrotz leicht erweitern.
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Die Vorteile im Überblick:
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- **Minimales Programmieren**: Leichtes Erstellen & Auswerten von Modellen
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- **Komplexes einfach gemacht**: Modellevaluation durch Kreuz-validierung, leichtes Hyperparameter-Tuning
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- **Robust**: Verhindert Nutzerfehler wie Verzerrungen durch data-leakage
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- **Offen und etabliert**: Baut auf modernsten Bibliotheken auf (z.B. scikit-learn)
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[{{< icon "document" >}} Docs](https://juaml.github.io/julearn/main/index.html) [{{< icon "comment" >}}️ Support](https://matrix.to/#/#ml:inm7.de) [{{< icon "github" >}} GitHub](https://github.com/juaml/julearn)
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Eine Übersicht über julearn gibt es auch als übersichtlichen Flyer:
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[Flyer Download {{< icon "chevron-down" >}}](/info/flyer-julearn_de.pdf) |