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Galaxy-ML:一个可访问、可重现和可扩展的生物医学机器学习工具包。

Galaxy-ML: An accessible, reproducible, and scalable machine learning toolkit for biomedicine.

机构信息

Department of Biomedical Engineering, Oregon Health & Science University, Portland, Oregon, United States of America.

The Knight Cancer Institute, Oregon Health & Science University, Portland, Oregon, United States of America.

出版信息

PLoS Comput Biol. 2021 Jun 1;17(6):e1009014. doi: 10.1371/journal.pcbi.1009014. eCollection 2021 Jun.

DOI:10.1371/journal.pcbi.1009014
PMID:34061826
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8213174/
Abstract

Supervised machine learning is an essential but difficult to use approach in biomedical data analysis. The Galaxy-ML toolkit (https://galaxyproject.org/community/machine-learning/) makes supervised machine learning more accessible to biomedical scientists by enabling them to perform end-to-end reproducible machine learning analyses at large scale using only a web browser. Galaxy-ML extends Galaxy (https://galaxyproject.org), a biomedical computational workbench used by tens of thousands of scientists across the world, with a suite of tools for all aspects of supervised machine learning.

摘要

监督机器学习是生物医学数据分析中一种必不可少但难以使用的方法。Galaxy-ML 工具包(https://galaxyproject.org/community/machine-learning/)通过使生物医学科学家能够仅使用网络浏览器大规模执行端到端可重复的机器学习分析,从而使监督机器学习更容易被他们使用。Galaxy-ML 扩展了 Galaxy(https://galaxyproject.org),这是一个被全球成千上万的科学家使用的生物医学计算工作台,它具有一套用于监督机器学习各个方面的工具。

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