Готовим базу для работы с реальными данными мозга!
Мы хотим, чтобы каждый участник нашего проекта чувствовал себя уверенно, когда дело дойдёт до реальных задач. Поэтому всем, кто присоединится к лаборатории, предстоит пройти специальный образовательный курс от наших партнёров.
📍 Где: на платформе Stepik
📚 Курс: «Практический Python: анализ данных мозга для начинающих»
Это идеальный мостик между программированием и нейронаукой. На курсе вы не просто вспомните синтаксис Python, а сделаете первый настоящий шаг в область нейротехнологий:
🧠 Познакомитесь с электроэнцефалографией (ЭЭГ) и узнаете, как работает регистрация сигналов мозга.
💻 Разберётесь с методами сбора и обработки этих данных на Python.
📊 Поймёте, как из «сырых» графиков получаются данные, пригодные для обучения моделей машинного обучения.
Для айтишников это отличная возможность быстро прокачать предметную область, а для тех, кто уже знаком с биологией — освоить мощный инструмент анализа.
Впереди много практики, работы с кодом и разборов реальных кейсов. Ссылки на курс и инструкции по регистрации скоро появятся — следите за обновлениями! 👀
#АМД #Stepik #Python #ЭЭГ #нейротехнологии #обучение #наука #нейроинтерфейсы
Как обучить мощную нейросеть, если у тебя обычный ноутбук? 🤔
Это один из главных вопросов, который встаёт перед каждым, кто начинает работать с нейроданными. И ответ на него кроется не в магии, а в правильной архитектуре вычислений.
В нашей лаборатории мы будем использовать Jupyter Notebook — стандартную и самую удобную среду разработки для Data Science. Она позволяет писать код блоками, сразу визуализировать графики и результаты обработки сигналов.
Но вот в чём загвоздка: обработка реальных ЭЭГ-сигналов — это работа с десятками тысяч переменных (каналы, частота дискретизации, временные отрезки). Обучить на таких данных ML-модель на обычном потребительском ноутбуке или компьютере невозможно: он просто зависнет.
Поэтому мы разделили вычислительные задачи:
💻 Написание кода и первичные тесты
Отладка алгоритмов, работа с Jupyter Notebook и проверка логики будут проходить на ноутбуках, которые для участников выделил наш партнёр — Политех Петра Великого. Это отличная рабочая среда для написания и проверки кода.
🧠 Тяжёлые вычисления
Все ресурсоёмкие процессы — обучение нейросетей и обработка массивов данных с десятками тысяч переменных — будут запускаться на специализированной вычислительной мощности самой лаборатории АМД. Для этого используется мощная рабочая станция, способная в фоне перемалывать гигабайты данных, пока участники продолжают писать код.
Таким образом, мы используем ресурсы с максимальной эффективностью: партнёрские ноутбуки закрывают базовые задачи обучения, а вычислительная станция лаборатории обеспечивает ту самую мощность, без которой создание работающего прототипа просто невозможно. А твоя персональная техника остаётся в покое и безопасности 🤍
#АМД #Политех #JupyterNotebook #DataScience #ML #ЭЭГ #нейротехнологии #наука
β-коэффициент в F-мере: когда важнее Precision, а когда — Recall?
Все любопытные в ML знают F1-меру. Но мало кто помнит, что за ней стоит β-коэффициент — рычаг, который смещает баланс между Precision и Recall.
Как это работает:
• β = 1 — классический F1. Precision и Recall одинаково важны.
• β > 1 — приоритет Recall. Сильнее наказываем за пропуск положительного объекта (False Negative).
• β < 1 — приоритет Precision. Сильнее наказываем за ложное срабатывание (False Positive).
Когда что выбирать?
📧 Спам-фильтр
Важнее не потерять нормальное письмо, чем пропустить одно спам-письмо.
→ β < 1, важнее Precision.
💳 Фрод-детекция
Зависит от бизнеса: если блокировка карты клиента дороже, чем возврат одной мошеннической транзакции, — Precision. Если потери от фрода огромны, — Recall.
→ β подбирается под стоимость ошибок.
🔍 Поиск и рекомендации
Пользователь редко смотрит дальше первых результатов, поэтому важно не тащить мусор наверх.
→ часто Precision, β < 1.
🩺 Медицина, диагностика
Пропустить болезнь опаснее, чем ошибочно направить на доп. обследование.
→ β > 1, важнее Recall.
P.S. В наших медицинских задачах мы точно будем использовать именно меру F с β > 1. Потому что пропустить болезнь (False Negative) здесь гораздо дороже, чем ложная тревога (False Positive). Так что для нас это не абстрактная теория, а рабочий инструмент.
А вы в своих проектах чаще жертвуете Precision ради Recall или наоборот? И как объясняете этот выбор заказчику? Делитесь в комментариях 👇
#ML #DataScience #АМД #метрики #Precision #Recall
Привет! Мы — лаборатория АМД, и мы ищем тех, кто хочет разобраться в одной из самых загадочных и важных областей — анализе сигналов мозга.
Вы когда-нибудь задумывались, как по электрическим импульсам мозга отличить депрессию от нормы? Или как искусственный интеллект может помочь врачам ставить более точные диагнозы? Именно этим мы и занимаемся.
ℹ️ Что такое АМД?
Лаборатория предиктивного анализа мозговых данных (АМД)— это проект, где мы вместе с программистами, ML-инженерами и исследователями создаём открытые инструменты для анализа ЭЭГ и МРТ. Наша цель — сделать диагностику аффективных расстройств объективной и доступной, а также помочь начинающим it-специалистам найти свою первую настоящую работу.
👀 Что будем делать?
— Разбираться в основах нейронаук (совсем немного, но по делу).
— Учиться обрабатывать реальные ЭЭГ-сигналы: фильтрация, удаление артефактов, выделение признаков.
— Строить и обучать модели машинного обучения для классификации состояний.
— Работать с открытыми датасетами.
— Создавать пайплайны, которые потом сможет использовать любой исследователь.
➡️ Какие языки и технологии?
Основа — Python. Это главный язык для ML и анализа данных. Понадобятся библиотеки:
— NumPy, Pandas — для работы с данными.
— SciPy, MNE-Python — для обработки сигналов.
— Scikit-learn, PyTorch — для машинного обучения.
— Matplotlib, Seaborn — для визуализации.
Если ты знаком с другим языком, не страшно — мы поможем освоить Python, если у тебя уже есть знания в другом языке программирования.
✅ Кому подойдёт?
Студентам и выпускникам IT-специальностей, начинающим ML-инженерам, backend-разработчикам, data scientists. Если ты хочешь получить реальный опыт в наукоёмком проекте и добавить в портфолио крутой кейс — тебе к нам.
Что в итоге?
— Практический опыт работы с нейроданными.
— Участие в создании открытого репозитория.
— Возможность стать соавтором научной статьи.
— Нетворкинг с экспертами из ведущих вузов.
— Шанс войти в основную команду проекта.
❕ Как присоединиться?
Следи за анонсами в нашем канале. Скоро запустим онлайн-интенсив, где всё покажем и расскажем. А пока — подписывайся, чтобы не пропустить!
#АМД #нейротехнологии #ML #Python #ЭЭГ #наука #IT #стажировка
Друзья, делимся ещё одной отличной новостью! 👍
Теперь Университет Лобачевского — наш партнёр! Это не просто поддержка, а реальные ресурсы для развития проекта «АМД».
Что именно мы получили? 🧠
Наш партнёр предоставил датасеты ЭЭГ-данных для тренировки искусственного интеллекта. Это значит, что участники лаборатории смогут работать с реальными сигналами мозга, а не с синтетическими примерами. Мы сможем обучать алгоритмы на настоящих данных и приближать момент, когда ИИ-диагностика аффективных расстройств станет доступной и точной.
Почему это важно?
🔹 Реальные данные — основа качественных моделей.
🔹 Участники получат практический опыт работы с научными данными.
🔹 Мы ускорим разработку и тестирование прототипа.
Мы благодарим Университет Лобачевского за доверие и вклад в наш проект! Вместе мы делаем нейротехнологии ближе к людям.
Следите за обновлениями — впереди много интересного! 💙
#АМД #УниверситетЛобачевского #ННГУ #партнёрство #нейротехнологии
Друзья, у нас отличные новости! 💚
Мы рады сообщить, что Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого стал официальным партнёром проекта «АМД»!
Это важный шаг для нашей лаборатории. Политех — один из ведущих технических вузов страны, и его поддержка открывает перед нами новые возможности. Вместе мы будем работать над тем, чтобы обеспечить технологическое лидерство в сфере нейротехнологий и ИИ-диагностики.
Что это значит для проекта?
🔹 Политех окажет информационную поддержку — расскажет о наших событиях на своих площадках.
🔹 Предоставит методическую помощь — эксперты университета примут участие в образовательной программе.
🔹 Обеспечит техническую поддержку — предоставление высокопроизводительных вычислительных машин для участников очного этапа.
Мы гордимся, что такие организации разделяют нашу миссию — делать диагностику аффективных расстройств доступной и объективной с помощью ЭЭГ и искусственного интеллекта.
Следите за новостями, впереди много интересного! А если вы ещё не с нами — присоединяйтесь к нашему сообществу.
#АМД #Политех #партнёрство #нейротехнологии #ИИ
Россия
