HDMF-AI - 用于AI/ML工作流程的HDMF方案和API

HDMF-AI是一个用于在层次数据建模框架（HDMF）中以标准化方式存储AI算法常见结果的方案和Python API。

HDMF-AI设计灵活且可扩展，允许用户存储各种AI和机器学习结果以及元数据，例如来自分类、回归和聚类的结果。这些结果存储在扩展了基础HDMF方案的DynamicTable数据类型的ResultsTable数据类型中。该ResultsTable方案将每个数据样本表示为一行，并包括用于存储模型输出和有关AI/ML工作流程的信息的列，例如用于训练、验证和测试的数据。

通过利用现有的HDMF工具和标准，HDMF-AI提供了一种可扩展的框架，用于以可访问和标准化的方式存储人工智能结果，并且与基于HDMF的其他数据格式兼容，例如神经数据无国界（NWB），这是一种流行的神经生理学数据标准，以及HDMF-Seq，一种存储分类和基因组序列数据的格式。通过实现数据和人工智能结果的标准化共存储，HDMF-AI可能增强人工智能在科学中的可重复性和可解释性。

安装

pip install hdmf-ai

用法

例如用法，请参阅example_usage.ipynb。