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Softwareproject: Machine Learning with Graphs for Improved (Cancer) Treatment

Pauline Hiort, Pascal Iversen

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In the software project, we will implement, train, and evaluate various machine learning (ML) methods. The focus of the project is on graph neural networks (GNNs) that use graphs as input features for learning. We will compare the GNNs with various baseline methods, such as neural networks and regression models. The different ML methods will be applied and evaluated on a specific dataset, such as predicting drug combinations for cancer treatment. We will prepare the dataset and analyze it using the implemented methods. The programming language is Python, and we plan to use modern Python modules for ML like scikit-learn, TensorFlow, or PyTorch. Good Python skills are required. The goal is to create a Python package that provides reusable code for preprocessing, training ML models, and evaluating results with documentation (e.g., using Sphinx) for the specific use case. The software project takes place throughout the semester and can also be conducted in English.

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16 Class schedule

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Wed, 14:00 - 16:00 Softwareprojekt: Maschinelles Lernen mit Graphen für verbesserte (Krebs-)Behandlung 16 Class schedule

Wed, 2024-10-16 14:00 - 16:00

Softwareprojekt: Maschinelles Lernen mit Graphen für verbesserte (Krebs-)Behandlung

Lecturers:
Pauline Hiort
Pascal Iversen

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T9/K 040 Multimediaraum (Takustr. 9)

Wed, 2024-10-23 14:00 - 16:00

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Pascal Iversen

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Wed, 2024-11-13 14:00 - 16:00

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Wed, 2024-11-27 14:00 - 16:00

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Wed, 2024-12-04 14:00 - 16:00

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Wed, 2024-12-11 14:00 - 16:00

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Schedule: Mi 14:00-16:00

Class starts on: 2024-10-16

Course language: English

Contact hours: 2

Limited attendance: No

Attendance required: Yes

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