Tools für mehr Produktivität im Team

So haben wir Omigami entwickelt: Ein skalierbares Machine Learning-Tool für Metabolomik Forscher

Mit Machine Learning lassen sich minderwertige Peak-Integrationen erkennen. So werden langwierige manuelle Prüfungen überflüssig.

Wie ein Deep Learning Modell anhand von MS/MS-Spektren die strukturelle Ähnlichkeit berechnet.

Wieso die Arbeit in unserem Team vielleicht anders ist, als du denkst

Deine Machine Learning Experimente automatisch zu tracken ist einfacher als du denkst.

Ein neues Tool, das Metabolit-Annotationen aus verschiedenen Quellen in molekulare Netzwerke integrieren kann.

Spec2Vec nutzt unüberwachtes Machine Learning, um anhand von MS/MS-Massenspektren strukturelle Ähnlichkeiten vorherzusagen.

Es ist Open Source, lässt sich gut mit Kubernetes kombinieren und hat einen hervorragenden Community-Support

Ein neuer Ansatz zur Feature Annotation

Warum wir Kubeflow aus unserer Machine Learning Architektur gestrichen haben.

Blutproben statt Darmspiegelung

Vermeide False Positives mit wiederholter doppelter Kreuzvalidierung und Recursive Variable Elimination

Dashboarding Tools und Frameworks im Vergleich

Machine Learning Plattformen im Vergleich

Orchestration Pipelines und Workflow Management: Welches Tool ist das Richtige für mich?

Ein Vergleich der besten Bibliotheken für skalierbares Data Wrangling