ما هي أسهل طريقة لاستخدام نموذج DeepHit وهل يوجد مكتبة لذلك؟

أسهل طريقة لاستخدام هذا النموذج هي عبر مكتبات Python المتخصصة في تعلم الآلة وتحليل البقاء، و تعتبر مكتبة pycox من أكثر المكتبات شيوعا لدعم نموذج DeepHit، حيث توفر أدوات مدمجة لتطبيقه بسهولة، بالإضافة لدعم نماذج أخرى مثل CoxPH وDeepSurv، و تعتمد على مكتبات مثل PyTorch، مما يجعل من السهل تخصيص النموذج حسب الحاجة، و لإستخادمها تحتاج لتثبيت pycox وpytorch، ثم تجهيز بياناتك وفقا لتنسيق بيانات تحليل البقاء، بعد ذلك يمكنك بناء نموذج DeepHit وتدريبه باستخدام الوظائف الجاهزة في pycox.

بتاريخ 16 ساعة قال Chihab Hedidi:

أسهل طريقة لاستخدام هذا النموذج هي عبر مكتبات Python المتخصصة في تعلم الآلة وتحليل البقاء، و تعتبر مكتبة pycox من أكثر المكتبات شيوعا لدعم نموذج DeepHit، حيث توفر أدوات مدمجة لتطبيقه بسهولة، بالإضافة لدعم نماذج أخرى مثل CoxPH وDeepSurv، و تعتمد على مكتبات مثل PyTorch، مما يجعل من السهل تخصيص النموذج حسب الحاجة، و لإستخادمها تحتاج لتثبيت pycox وpytorch، ثم تجهيز بياناتك وفقا لتنسيق بيانات تحليل البقاء، بعد ذلك يمكنك بناء نموذج DeepHit وتدريبه باستخدام الوظائف الجاهزة في pycox.

الف شكراا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير

أسهل طريقة من خلال PyCox وهي مكتبة بايثون مبنية على أساس PyTorch ومخصصة لتحليل البقاء، حيث تحتوي على تنفيذ لنموذج DeepHit، لتسهيل عملية تدريبه واستخدامه.

تثبيت المكتبة أولاً:

pip install pycox

ثم  استيراد نموذج DeepHit واستخدامه كما يلي:

import torch
from pycox.models import DeepHit
from pycox.models.loss import DeepHitLoss

model = DeepHit(...)  # حدد المعلمات المناسبة للنموذج

loss = DeepHitLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

model.fit(dataloaders, loss, optimizer, epochs=100, ...)

ستجد تفصيل في المستند الرسمي:

• https://github.com/havakv/pycox

أيضًا يوجد على GitHub أمثلة لاستخدام النموذج، تفقد المستودعات التالية:

• https://github.com/search?q=deep-hit&type=repositories

وللعلم يوجد lifelines وهي مكتبة بايثون شهيرة لتحليل البقاء، رغم أنها تركز بشكل أكبر على النماذج التقليدية مثل Cox Proportional Hazards، إلا أنها مفيدة كخلفية لدراسة وتحليل البيانات قبل تطبيق نماذج عميقة.

بتاريخ منذ ساعة مضت قال Mustafa Suleiman:

وللعلم يوجد lifelines وهي مكتبة بايثون شهيرة لتحليل البقاء، رغم أنها تركز بشكل أكبر على النماذج التقليدية مثل Cox Proportional Hazards، إلا أنها مفيدة كخلفية لدراسة وتحليل البيانات قبل تطبيق نماذج عميقة.

ايوه انا عارف المكتبه دي وستخدمتها في التحليل البيانات

الف شكراا جدا لحضرتك 

جزاك الله كل خير