машинного обучения

Широко используемые методы машинного обучения не работают так, как заявлено

"Это не значит, что эти методы приносят вам абсолютный мусор. Вероятно, в них есть какая-то информация, но не так много, как думают многие люди », – сказал С. "Сеш" Сешадхри, доцент кафедры информатики и инженерии инженерной школы Баскина в Калифорнийском университете в Санта-Круз.
Сешадри – первый автор статьи о новых открытиях, опубликованной 2 марта в Proceedings of the National Academy of Sciences. …

Новый метод машинного обучения может избавить некоторых женщин от ненужных операций на груди

Исследовательская группа из Дартмута, возглавляемая доктором наук Саидом Хассанпуром, нашла метод машинного обучения, позволяющий прогнозировать повышение уровня АДГ до рака. Наличие этой информации может потенциально помочь клиницистам и пациентам из группы низкого риска решить, является ли активное наблюдение и гормональная терапия разумной альтернативой хирургическому удалению. …

Новый метод машинного обучения для анализа сложных научных данных о белках: метод позволяет быстрее и точнее анализировать данные с ЯМР-спектрометров

Спектрометры ЯМР позволяют ученым определять структуру молекул, например белков, но высококвалифицированным специалистам-людям может потребоваться значительное количество времени для анализа этих данных. Этот новый метод машинного обучения позволяет анализировать данные гораздо быстрее и точнее.
В исследовании, недавно опубликованном в Nature Communications, ученые описали свой процесс, который, по сути, учит компьютеры распутывать сложные данные о свойствах белков атомного масштаба, разбивая их на отдельные, читаемые изображения. …

Машинное обучение предсказывает эффективность противораковых лекарств

В свете этого исследовательская группа во главе с профессором Сангуком Кимом из отдела наук о жизни POSTECH привлекает внимание, успешно повышая точность прогнозов реакции на противораковые препараты, используя данные, наиболее близкие к реакции реального человека. Команда разработала эту технику машинного обучения с помощью алгоритмов, которые изучают транскриптомную информацию из искусственных органоидов, полученных от реальных пациентов, а не от животных моделей. …

Новое царство персонализированной медицины со стимуляцией мозга

Исследование, которое будет опубликовано в журнале Nature Biomedical Engineering под руководством Марьям Шанечи, заведующей кафедрой Эндрю и Эрны Витерби в области электротехники и вычислительной техники инженерной школы Университета Калифорнии в Витерби, открывает путь к многообещающей альтернативе: персонализированная глубокая стимуляция мозга. …

Машинное обучение предсказывает структуру и динамику наночастиц

Новые методы были применены к металлическим наночастицам, стабилизированным лигандом, которые долгое время изучались в Центре нанонауки Университета Ювяскюля. В прошлом году исследователи опубликовали метод, который позволяет успешно прогнозировать сайты связывания молекул стабилизирующего лиганда на поверхности наночастиц. …

Машинное обучение предлагает материалы для разделения, адсорбции и катализа

Используя данные о свойствах более 200 существующих MOF, платформа машинного обучения была обучена, чтобы помочь в разработке новых материалов путем прогнозирования часто важного свойства: устойчивости воды. Используя руководство модели, исследователи могут избежать трудоемкой задачи синтеза, а затем экспериментального тестирования новых кандидатов MOF на их водную стабильность. …