Вчені розробляють систему машинного навчання для біологічних досліджень
У ході новаторського дослідження дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT) розробили систему машинного навчання під назвою BioAutoMATED, яка може створювати моделі ШІ для біологічних досліджень. Під керівництвом Джима Коллінза, професора медичної інженерії та науки Терміра, команда прагне спростити процес створення моделей машинного навчання для вчених та інженерів у галузі біології. Ця інноваційна система не тільки вибирає та створює відповідні моделі для заданих наборів даних, але й виконує трудомістке завдання попередньої обробки даних. Скорочуючи витрати часу та зусиль, BioAutoMATED відкриває нові можливості для дослідників у біологічних науках.
Набір експертів із машинного навчання може бути тривалим і дорогим процесом для наукових та інженерних лабораторій. Навіть якщо на борту є експерт, вибір правильної моделі, форматування набору даних і точне налаштування моделі можуть значно вплинути на її продуктивність. Згідно з курсом Google про основи машинного навчання, лише підготовка та перетворення даних може займати до 80% часу проекту. Ця перешкода часто відлякує дослідників від використання методів машинного навчання в біології.
BioAutoMATED – це система машинного навчання, спеціально розроблена для біологічних досліджень. Хоча системи машинного навчання (AutoML) все ще є відносно новими, більшість програм зосереджені на розпізнаванні зображень і тексту, BioAutoMATED розширює можливості AutoML на біологічні послідовності. Це важливо, оскільки фундаментальна мова біології базується на таких послідовностях, як ДНК, РНК, білки та глікани.
Однією з головних переваг BioAutoMATED є його здатність досліджувати та створювати різні типи керованих моделей машинного навчання. До них відносяться двійкові моделі класифікації, багатокласові моделі класифікації та регресійні моделі. Завдяки об’єднанню кількох інструментів під однією парасолькою BioAutoMATED пропонує більший простір для пошуку, ніж окремі інструменти AutoML, забезпечуючи більшу гнучкість і точність у виборі моделі.
Традиційно проведення експериментів на стику біології та машинного навчання було дорогим заходом. Дослідницьким групам часто потрібно інвестувати у значну цифрову інфраструктуру та навчені людські ресурси, перш ніж вони зможуть визначити, чи їхні ідеї життєздатні. BioAutoMATED прагне зменшити ці бар’єри, пропонуючи дослідникам свободу проводити початкові експерименти та оцінювати здійсненність наступних експериментів. Таким чином вони можуть визначити, чи варто найняти експерта з машинного навчання для створення іншої моделі для їхнього дослідження.
Використання BioAutoMATED має численні переваги. По-перше, це значно скорочує час і зусилля, необхідні для створення моделей ШІ для біологічних досліджень. Те, на що зазвичай потрібні тижні зусиль, тепер можна зробити всього за кілька годин. Така економія часу дозволяє дослідникам більше зосереджуватися на своїх головних дослідницьких цілях, а не загрузнути в техніці машинного навчання.
По-друге, BioAutoMATED є особливо вигідним для дослідницьких груп із меншими та розрідженими наборами біологічних даних. Він може досліджувати моделі, які краще підходять для таких наборів даних, а також більш складні нейронні мережі. Ця універсальність дозволяє дослідникам максимально використовувати наявні дані та отримувати корисну інформацію.
Щоб сприяти широкому застосуванню та співпраці, дослідники зробили код для BioAutoMATED загальнодоступним на GitHub. Вони заохочують інших покращувати свою роботу та співпрацювати з більшими спільнотами, щоб зробити BioAutoMATED інструментом для всіх. Підвищуючи обізнаність і поєднуючи біологічну практику з швидкою практикою AI-ML, BioAutoMATED прагне просувати сферу біологічних досліджень.
BioAutoMATED є значним проривом у галузі біологічних досліджень. Завдяки автоматизації процесу створення моделей штучного інтелекту ця інноваційна система дозволяє вченим та інженерам використовувати машинне навчання для своїх досліджень. Завдяки здатності вибирати відповідні моделі та керувати попередньою обробкою даних, BioAutoMATED оптимізує дослідницький процес і зменшує бар’єри для дослідників біонаук. Оскільки галузь продовжує розвиватися, можливості для співпраці та відкриттів безмежні.
Вперше опубліковано в MIT News
З: Що таке BioAutoMATED?В: BioAutoMATED – це система машинного навчання, розроблена дослідниками MIT для біологічних досліджень. Він спрощує процес створення моделей машинного навчання для науковців та інженерів завдяки автоматизації вибору моделей і попередньої обробки даних.
З: Яка мета Bio...
У ході новаторського дослідження дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT) розробили систему машинного навчання під назвою BioAutoMATED, яка може створювати моделі ШІ для біологічних досліджень. Під керівництвом Джима Коллінза, професора медичної інженерії та науки Терміра, команда прагне спростити процес створення моделей машинного навчання для вчених та інженерів у галузі біології. Ця інноваційна система не тільки вибирає та створює відповідні моделі для заданих наборів даних, але й виконує трудомістке завдання попередньої обробки даних. Скорочуючи витрати часу та зусиль, BioAutoMATED відкриває нові можливості для дослідників у біологічних науках.
Набір експертів із машинного навчання може бути тривалим і дорогим процесом для наукових та інженерних лабораторій. Навіть якщо на борту є експерт, вибір правильної моделі, форматування набору даних і точне налаштування моделі можуть значно вплинути на її продуктивність. Згідно з курсом Google про основи машинного навчання, лише підготовка та перетворення даних може займати до 80% часу проекту. Ця перешкода часто відлякує дослідників від використання методів машинного навчання в біології.
BioAutoMATED – це система машинного навчання, спеціально розроблена для біологічних досліджень. Хоча системи машинного навчання (AutoML) все ще є відносно новими, більшість програм зосереджені на розпізнаванні зображень і тексту, BioAutoMATED розширює можливості AutoML на біологічні послідовності. Це важливо, оскільки фундаментальна мова біології базується на таких послідовностях, як ДНК, РНК, білки та глікани.
Однією з головних переваг BioAutoMATED є його здатність досліджувати та створювати різні типи керованих моделей машинного навчання. До них відносяться двійкові моделі класифікації, багатокласові моделі класифікації та регресійні моделі. Завдяки об’єднанню кількох інструментів під однією парасолькою BioAutoMATED пропонує більший простір для пошуку, ніж окремі інструменти AutoML, забезпечуючи більшу гнучкість і точність у виборі моделі.
Традиційно проведення експериментів на стику біології та машинного навчання було дорогим заходом. Дослідницьким групам часто потрібно інвестувати у значну цифрову інфраструктуру та навчені людські ресурси, перш ніж вони зможуть визначити, чи їхні ідеї життєздатні. BioAutoMATED прагне зменшити ці бар’єри, пропонуючи дослідникам свободу проводити початкові експерименти та оцінювати здійсненність наступних експериментів. Таким чином вони можуть визначити, чи варто найняти експерта з машинного навчання для створення іншої моделі для їхнього дослідження.
Використання BioAutoMATED має численні переваги. По-перше, це значно скорочує час і зусилля, необхідні для створення моделей ШІ для біологічних досліджень. Те, на що зазвичай потрібні тижні зусиль, тепер можна зробити всього за кілька годин. Така економія часу дозволяє дослідникам більше зосереджуватися на своїх головних дослідницьких цілях, а не загрузнути в техніці машинного навчання.
По-друге, BioAutoMATED є особливо вигідним для дослідницьких груп із меншими та розрідженими наборами біологічних даних. Він може досліджувати моделі, які краще підходять для таких наборів даних, а також більш складні нейронні мережі. Ця універсальність дозволяє дослідникам максимально використовувати наявні дані та отримувати корисну інформацію.
Щоб сприяти широкому застосуванню та співпраці, дослідники зробили код для BioAutoMATED загальнодоступним на GitHub. Вони заохочують інших покращувати свою роботу та співпрацювати з більшими спільнотами, щоб зробити BioAutoMATED інструментом для всіх. Підвищуючи обізнаність і поєднуючи біологічну практику з швидкою практикою AI-ML, BioAutoMATED прагне просувати сферу біологічних досліджень.
BioAutoMATED є значним проривом у галузі біологічних досліджень. Завдяки автоматизації процесу створення моделей штучного інтелекту ця інноваційна система дозволяє вченим та інженерам використовувати машинне навчання для своїх досліджень. Завдяки здатності вибирати відповідні моделі та керувати попередньою обробкою даних, BioAutoMATED оптимізує дослідницький процес і зменшує бар’єри для дослідників біонаук. Оскільки галузь продовжує розвиватися, можливості для співпраці та відкриттів безмежні.
Вперше опубліковано в MIT News
З: Що таке BioAutoMATED?В: BioAutoMATED – це система машинного навчання, розроблена дослідниками MIT для біологічних досліджень. Він спрощує процес створення моделей машинного навчання для науковців та інженерів завдяки автоматизації вибору моделей і попередньої обробки даних.
З: Яка мета Bio...What's Your Reaction?
