Cebra

Cebra en bref

CEBRA est une bibliothèque d’apprentissage automatique destinée à l’analyse de séries de données complexes. Elle construit des représentations plus compactes pour faire ressortir des structures dans les enregistrements. Ses applications présentées portent notamment sur les données neuronales et comportementales recueillies simultanément. L’outil concerne donc surtout la recherche et les équipes de données qui travaillent sur ce type de mesures, plutôt que la production de contenus ou la gestion d’une boutique.

Vous installez la bibliothèque dans un environnement Python, préparez vos données puis utilisez les exemples et la documentation pour construire votre analyse. CEBRA repose sur PyTorch et propose des démonstrations exécutables dans Google Colab. Le code est disponible sous licence Apache 2.0 depuis la version 0.4.0. Les anciens numéros de version avaient une licence limitée à l’usage académique. Le choix de la version compte donc pour les conditions d’utilisation comme pour la compatibilité du code.

Fonctions principales

• Réduction de la dimension de séries de données
• Analyse conjointe de mesures neuronales et comportementales
• Apprentissage de représentations à partir de variables auxiliaires
• Décodage de variables comportementales
• Exemples d’analyse dans des carnets exécutables
• Utilisation dans un environnement Python avec PyTorch

Cas d'usage

• Développer un prototype d’analyse pour une entreprise de neurosciences
• Explorer des séries de mesures comportementales dans une mission de données
• Reproduire une démonstration pour préparer un projet de recherche

Tarifs

Prix relevés lors de notre test, à vérifier sur le site officiel avant de vous abonner.