Projekt został zrealizowany jako projekt semestralny na przedmiot Metody Bioinformatyki na Wydziale Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej
Celem projektu jest implementacja algorytmu opartego na głębokim uczeniu, który będzie przewidywał (lub grupował) docelowe populacje z wysoką dokładnością przewidywalności i porówna uzyskane rezultaty z istniejącymi.
- Python 3.5
- IDE np. PyCharm Community 2017
- Pandas
- NumPy
- scikit-learn
- seaborn
- scikit-allel
- Otwieramy plik nn.py i definiujemy parametry sieci, które chcemy przetestować np.
- batch_size = 128
- max_nb_of_iterations = 200
- learning_rate = 0.001
-
Definiujemy ilość wybranych cech do przetestowania naszego zbioru danych. Zmienna data odpowiada za ilość wczytywanych do sieci cech np. data = np.array(dataset.iloc[:, 3:200]) oznacza wczytanie danych z 200 pierwszymi cechami do naszej sieci
-
Uruchamiamy plik main.py z dowolną liczbą parametrów typu całkowitoliczbowych oddzielonych spacjami, oznaczających ilość neurnów kolejnych warstw ukrytych
-
Czekamy na rezultat
Uruchamiamy plik TestRunner.py, który uruchamia wszystkie unit testy