В сфере машинного обучения Python выделяется благодаря своей универсальности и набору предлагаемых библиотек. Развитие машинного обучения в здравоохранении можно частично объяснить простотой и силой экосистемы Python. PyTorch — одна из самых популярных и надежных библиотек Python для машинного и глубокого обучения. Кроме того, модели Hugging Face позволили разработать приложения специально для здравоохранения. Давайте рассмотрим их более подробно.

PyTorch: динамическая платформа для глубокого обучения

PyTorch, разработанный исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook, представляет собой библиотеку машинного обучения с открытым исходным кодом, основанную на библиотеке Torch. Он предоставляет две функции высокого уровня:

  1. Тензорные вычисления (например, NumPy) с сильным ускорением графического процессора
  2. Глубокие нейронные сети, построенные на ленточной системе автоградации

В отличие от других библиотек глубокого обучения, PyTorch работает в режиме быстрой оценки, что означает, что операции выполняются сразу после их вызова в Python. Эта характеристика делает PyTorch предпочтительным выбором для многих исследователей из-за его прозрачности и интуитивно понятного интерфейса, а также отлично подходит для быстрого прототипирования.

Популярные библиотеки Python на основе PyTorch

Экосистема PyTorch процветает благодаря обилию библиотек, адаптированных для различных задач машинного обучения. Обсудим самые популярные из них:

  1. TorchVision: это одна из наиболее широко используемых библиотек для задач компьютерного зрения. Он имеет предварительно обученные модели, такие как ResNet, VGG и AlexNet, и популярные наборы данных, такие как CIFAR10, MNIST.
  2. TorchText: TorchText предназначен для облегчения задач обработки естественного языка (NLP) за счет предоставления инструментов для создания конвейеров данных.
  3. TorchAudio: TorchAudio для звука — это то же самое, что TorchVision для зрения, с функциями обработки аудиосигнала.
  4. PyTorch Geometric (PyG): PyG — это библиотека расширений для PyTorch для обработки графовых структур и выполнения задач на основе графовых нейронных сетей.
  5. PyTorch Lightning: эта оболочка PyTorch упрощает процесс написания распределенного и масштабируемого кода глубокого обучения с меньшим количеством шаблонов.
  6. Fast.ai: созданный на основе PyTorch, Fast.ai предназначен для упрощения обучения быстрых и точных нейронных сетей с использованием передовых современных методов.

Сила обнимания моделей лица

Hugging Face — это организация, которая произвела революцию в области НЛП благодаря своей мощной библиотеке трансформеров. Благодаря удобному API библиотека трансформеров предоставляет тысячи предварительно обученных моделей для таких задач, как классификация текста, ответы на вопросы и языковой перевод, среди прочего. Библиотека поддерживает PyTorch, что делает ее надежным ресурсом для медицинских приложений, требующих расширенной текстовой аналитики.

Модели обнимающих лиц для медицинских приложений

Несколько моделей Hugging Face можно использовать для приложений здравоохранения. Вот самые популярные:

  1. BERT (представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов): эта предварительно обученная модель может использоваться для диагностики на основе текста, где модель предсказывает заболевание на основе симптомов, описанных пациентом.
  2. GPT (Generative Pretrained Transformer): модели GPT могут генерировать человеческий текст и могут использоваться для создания автоматических отчетов после изучения состояния пациента.
  3. BioBERT и ClinicalBERT: это адаптации модели BERT для биомедицинского и клинического анализа текста соответственно. Их можно использовать для таких задач, как прогнозирование заболеваний, распознавание биомедицинских именованных объектов и назначение лекарств.
  4. Longformer: эта модель решает проблему обработки длинных документов и может использоваться для обработки длинных медицинских документов или историй болезни.
  5. T5 (преобразователь преобразования текста в текст): эта модель может переводить текст на английском языке в медицинские коды, что упрощает работу в сфере здравоохранения.