ml-integration-patterns
Machine learning integration patterns for rRNA-Phylo covering three use cases - rRNA sequence classification (supervised learning with sklearn/PyTorch), multi-tree consensus (ensemble methods), and generative tree synthesis (GNNs/transformers). Includes feature engineering, model training, hyperparameter tuning, model serving, versioning, and evaluation metrics for bioinformatics ML workflows.
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Fonctions et usage
Machine learning integration patterns for rRNA-Phylo covering three use cases - rRNA sequence classification (supervised learning with sklearn/PyTorch), multi-tree consensus (ensemble methods), and generative tree synthesis (GNNs/transformers). Includes feature engineering, model training, hyperparameter tuning, model serving, versioning, and evaluation metrics for bioinformatics ML workflows.
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- Date d’indexation
- 2026-01-20
- Mise à jour de l’index
- 2026-01-26
- Branch
- main
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