Q:
Як машинне навчання впливає на генетичне тестування?
A:Машинне навчання застосовується до генетичного тестування різними способами.
Програми майже нескінченні. Машинне навчання допомагає вченим аналізувати ДНК, розшифровувати геном людини, оцінювати фенотипи захворювання, розуміти експресію генів і навіть брати участь у процесі, який називається редагуванням генів, де ДНК насправді "зрощується" в генетичний код організму.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
Методи інформатики, які використовуються в генетичному машинному навчанні, також значно відрізняються. У деяких проектах використовується наглядове навчання, де всі дані попередньо позначені міткою. Інші використовують непідконтрольне навчання, яке ґрунтується на немечених наборах даних, або поєднання двох принципів, званих напівконтрольним навчанням.
Багато з технологій генетичного тестування, орієнтованих на споживачів, які ми бачимо на ринку, використовують для функціонування певну форму машинного навчання або штучного інтелекту. Наприклад, продукти, які допомагають показати людям більше про їх генетичний склад, можливо, отримали користь від машинного навчання в дослідженнях та розробках, або в постійному аналізі зразків.
Багато в чому генетичне тестування - це ідеальне поле для машинного навчання, частково через величезний обсяг даних, з якими ці програми потребують. Наприклад, робота над геномом людини передбачає розшифровку мільярдів біт інформації, і до появи машинного навчання багато з цих завдань були досить непростими.
Наприклад, Google має програму під назвою DeepVariant, за якою вчені говорять, що тепер можна використовувати для повноцінного відображення геному людини - що може використовуватися у повному спектрі генетичної інформації людини.
Такі агенції, як Національний інститут здоров'я, документують багато способів, які машинне навчання та штучний інтелект сприяють кращому розумінню генетики та геноміки, галузі молекулярної біології, яка охоплює генетичну науку. Існує навіть "школа машинного навчання" під назвою еволюціонізм, яка охоплює багато класифікованих завдань машинного навчання, що стосуються генетичної роботи. Зрештою, машинне навчання виступає каталізатором для більш швидкого та різноманітного розвитку в генетичних дослідженнях та техніці.
