Q:
Как машинное обучение влияет на генетическое тестирование?
A:Машинное обучение применяется к генетическому тестированию различными способами.
Приложения почти бесконечны. Машинное обучение помогает ученым анализировать ДНК, декодировать геном человека, оценивать фенотипы болезней, понимать экспрессию генов и даже участвовать в процессе, называемом редактированием генов, когда ДНК фактически «встраивается» в генетический код организма.
| Скачать бесплатно: машинное обучение и почему это важно |
Методы информатики, используемые в генетическом машинном обучении, также сильно различаются. Некоторые проекты используют контролируемое обучение, где все данные предварительно помечены. Другие используют неконтролируемое обучение, которое основано на немаркированных наборах данных, или сочетание двух принципов, называемых полу-контролируемым обучением.
Многие из технологий генетического тестирования, ориентированных на потребителя, которые мы видим на рынке, используют для работы некоторую форму машинного обучения или искусственного интеллекта. Например, продукты, которые помогают показать людям больше об их генетической структуре, могли извлечь выгоду из машинного обучения в исследованиях и разработках или в постоянном анализе образцов.
Во многих отношениях генетическое тестирование является идеальной областью для приложений машинного обучения, отчасти из-за огромных объемов данных, с которыми приходится сталкиваться этим программам. Например, работа над геномом человека включает в себя дешифрование миллиардов битов информации, и до появления машинного обучения многие из этих задач были довольно сложными.
Например, в Google есть программа DeepVariant, которую, по словам ученых, теперь можно использовать для полной карты генома человека, которая может быть использована для всего спектра генетической информации человека.
Такие агентства, как Национальные институты здравоохранения, документируют множество способов, которыми машинное обучение и искусственный интеллект способствуют лучшему пониманию генетики и геномики, отрасли молекулярной биологии, которая охватывает генетическую науку. Есть даже «школа» машинного обучения, называемая эволюционизмом, которая охватывает многие из секретных задач машинного обучения, относящихся к генетической работе. В конце концов, машинное обучение служит катализатором для более быстрого и разнообразного развития в области генетических исследований и инженерии.
