研究数据分析工程开发
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全方位 Python 医疗 AI 工具包,用于临床数据处理、医学编码转换,以及开发用于 EHR、生理信号和临床预测任务的深度学习模型(如 RETAIN 与 Transformer)。
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全方位 Python 医疗 AI 工具包,用于临床数据处理、医学编码转换,以及开发用于 EHR、生理信号和临床预测任务的深度学习模型(如 RETAIN 与 Transformer)。
PyTorch Lightning 深度学习框架技能:自动化模型训练、多 GPU 编排、数据管道以及 DDP、FSDP 和 DeepSpeed 等分布式训练策略。
使用 Flow Nexus 平台在分布式 E2B 沙盒中训练与管理神经网络,支持 Transformer、LSTM 和 GAN 等自定义架构。
使用 scikit-learn 进行经典机器学习。适用于分类、回归、聚类、降维、数据预处理、模型评估,以及构建 Python 机器学习流程。