Необходимо обучить нейронную сеть на новых данных. Данные - это результаты секвенирования РНК по технологии 10x Genomics single cell seq. По сути это sparse матрица, где столбцы - это клетки, а строки - это гены. Если в конкретной клетке активен некоторый ген, то на пересечении будет стоять число, характеризующее эту активность. Так же для каждой клетки в отдельном файле указана метка класса, то есть ее тип. Данные с нашего прибора, а сеть - из публикации зарубежных авторов https://europepmc.org/article/ppr/ppr537092. Гитхаб репозиторий https://github.com/wanglf19/scCapsNet_mask. Также необходимо получить значения метрик качества классификации (они также считаются кодом из репозитория). Для построения пайплайна (загрузка наших данных, запуск сети, метрики качества) необходимо использовать Colab notebook. Прошу указывать при отклике предполагаемые сроки выполнения и сумму.