Ερ:
Πώς είναι η μάθηση μηχανών που επηρεάζει τις γενετικές εξετάσεις;
ΕΝΑ:Η μηχανική μάθηση εφαρμόζεται σε γενετικούς ελέγχους με πολλούς διαφορετικούς τρόπους.
Οι εφαρμογές είναι σχεδόν ατελείωτες. Η μηχανική μάθηση βοηθάει τους επιστήμονες να αναλύουν το DNA, να αποκωδικοποιούν το ανθρώπινο γονιδίωμα, να εκτιμούν τους φαινοτύπους της νόσου, να κατανοούν την έκφραση γονιδίων και ακόμη και να συμμετέχουν σε μια διαδικασία που ονομάζεται επεξεργασία γονιδίων, όπου το DNA είναι πραγματικά «συρραμμένο» στον γενετικό κώδικα ενός οργανισμού.
| Δωρεάν Λήψη: Μηχανική Μάθηση και γιατί έχει σημασία |
Οι μέθοδοι της επιστήμης των υπολογιστών που χρησιμοποιούνται στη γενετική μηχανική μάθηση ποικίλουν επίσης πολύ. Ορισμένα έργα χρησιμοποιούν εποπτευόμενη μάθηση, όπου όλα τα δεδομένα έχουν προηγουμένως επισημανθεί. Άλλοι χρησιμοποιούν τη μάθηση χωρίς επίβλεψη, η οποία βασίζεται σε μη επισημασμένα σύνολα δεδομένων ή ένα μείγμα των δύο αρχών που ονομάζονται ημι-εποπτευόμενη μάθηση.
Πολλές από τις τεχνολογίες γενετικών δοκιμών που αντιμετωπίζουν οι καταναλωτές που βλέπουμε στην αγορά χρησιμοποιούν κάποια μορφή μηχανικής μάθησης ή τεχνητής νοημοσύνης για να λειτουργήσουν. Για παράδειγμα, τα προϊόντα που βοηθούν στην εμφάνιση περισσότερων ατόμων στο γενετικό τους υπόβαθρο μπορεί να έχουν επωφεληθεί από τη μηχανική μάθηση στην έρευνα και την ανάπτυξη ή στη συνεχιζόμενη ανάλυση δειγμάτων.
Με πολλούς τρόπους, ο γενετικός έλεγχος είναι το τέλειο πεδίο για εφαρμογές μηχανικής μάθησης, εν μέρει λόγω των τεράστιων όγκων δεδομένων που τα προγράμματα αυτά πρέπει να αντιμετωπίσουν. Για παράδειγμα, η εργασία στο ανθρώπινο γονιδίωμα περιλαμβάνει αποκρυπτογράφηση δισεκατομμυρίων πληροφοριών, και πριν από την έλευση της μηχανικής μάθησης, πολλά από αυτά τα καθήκοντα ήταν αρκετά αποθαρρυντικά.
Για παράδειγμα, η Google έχει ένα πρόγραμμα που ονομάζεται DeepVariant, το οποίο οι επιστήμονες λένε ότι μπορούν τώρα να χρησιμοποιηθούν για την πλήρη χαρτογράφηση του ανθρώπινου γονιδιώματος - το οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί στο πλήρες φάσμα των γενετικών πληροφοριών ενός ατόμου.
Οργανισμοί όπως τα Εθνικά Ινστιτούτα Υγείας τεκμηριώνουν τους πολλούς τρόπους με τους οποίους η μηχανική μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλουν στην καλύτερη κατανόηση της γενετικής και της γονιδιωματικής, του κλάδου της μοριακής βιολογίας που καλύπτει τη γενετική επιστήμη. Υπάρχει ακόμη και ένα «σχολείο» μηχανικής μάθησης που ονομάζεται evolutionism που καλύπτει πολλά από τα ταξινομημένα καθήκοντα μηχανικής μάθησης που σχετίζονται με τη γενετική εργασία. Στο τέλος, η μηχανική μάθηση λειτουργεί ως καταλύτης για ταχύτερη και πιο διαφοροποιημένη ανάπτυξη στη γενετική έρευνα και στη μηχανική.
