P:
Kako strojno učenje utječe na genetsko testiranje?
A:Strojno učenje primjenjuje se na genetičko testiranje na mnogo različitih načina.
Aplikacije su gotovo beskrajne. Strojno učenje pomaže znanstvenicima da analiziraju DNK, dekodiraju ljudski genom, procjenjuju fenotipove bolesti, razumiju ekspresiju gena i čak sudjeluju u procesu koji se zove uređivanje gena, gdje je DNA zapravo "spojena" u genetski kod organizma.
| Besplatno preuzimanje: Strojno učenje i zašto je to važno |
Metode informatike korištene u genetskom strojnom učenju također se jako razlikuju. Neki projekti koriste nadzirano učenje gdje su svi podaci prethodno označeni. Drugi koriste nekontrolirano učenje, koje se temelji na neobilježenim skupovima podataka ili mješavini dvaju principa koji se nazivaju učenje pod nadzorom.
Mnoge tehnologije genetičkog testiranja okrenute potrošačima koje vidimo na tržištu koriste neki oblik strojnog učenja ili umjetne inteligencije za funkcioniranje. Na primjer, proizvodi koji pomažu pojedincima da pokažu više o svojoj genetskoj sastavu mogli su imati koristi od strojnog učenja u istraživanju i razvoju ili u analizi uzoraka koji je u tijeku.
Na mnoge su načine genetska ispitivanja savršeno područje za aplikacije strojnog učenja, dijelom i zbog ogromne količine podataka s kojima se ovi programi trebaju boriti. Na primjer, rad na ljudskom genomu uključuje dešifriranje milijardi bita informacija, a prije pojave strojnog učenja mnogi su od tih zadataka bili prilično zastrašujući.
Na primjer, Google ima program nazvan DeepVariant za koji znanstvenici kažu da se sada može upotrijebiti za potpuno mapiranje ljudskog genoma - koji se može upotrijebiti na cijelom spektru genetskih podataka osobe.
Agencije poput Nacionalnog instituta za zdravlje dokumentiraju mnoge načine na koje strojno učenje i umjetna inteligencija doprinose boljem razumijevanju genetike i genomike, grane molekularne biologije koja pokriva genetsku znanost. Postoji čak i „škola strojnog učenja koja se naziva evolucionizam“ i koja pokriva mnoge klasificirane zadatke strojnog učenja relevantne za genetski rad. Na kraju, strojno učenje djeluje kao katalizator za brži i raznolikiji razvoj genetskih istraživanja i inženjerstva.
