K:
Hogyan befolyásolja a gépi tanulás a genetikai teszteket?
A:A gépi tanulást sokféle módon alkalmazzák a genetikai tesztelésre.
Az alkalmazások szinte végtelenek. A gépi tanulás segít a tudósoknak a DNS elemzésében, az emberi genom dekódolásában, a betegség fenotípusainak felmérésében, a gén expressziójának megértésében, és akár a génszerkesztésnek nevezett folyamatban való részvételben is, amelyben a DNS valójában „fel van osztva” a szervezet genetikai kódjára.
| Ingyenes letöltés: Gépi tanulás és miért számít? |
A genetikai gépi tanulásban alkalmazott számítógépes módszerek szintén nagyon eltérőek. Egyes projektek felügyelt tanulást használnak, ahol az összes adat korábban meg van címkézve. Mások a felügyelet nélküli tanulást, amely nem címkézett adatkészletekből épül fel, vagy a két elv, a félig felügyelt tanulás elveinek keverékét használják.
A piacon látott fogyasztói szemléletű genetikai tesztelési technológiák közül sokan gépi tanulást vagy mesterséges intelligenciát használnak működésükhöz. Például azok a termékek, amelyek segítenek az egyéneknek jobban megmutatni genetikai felépítésüket, hasznát vehetik a gépi tanulásnak a kutatás és fejlesztés során, vagy a minták folyamatos elemzése során.
A genetikai tesztelés sok szempontból tökéletes terület a gépi tanuláshoz, részben azért, mert ezeknek a programoknak óriási mennyiségű adatot kell kezelniük. Például az emberi genommal kapcsolatos munka milliárdnyi információ megfejtésével jár, és a gépi tanulás elõtt sok ilyen feladat elég ijesztõ volt.
Például a Google-nak van egy DeepVariant nevű programja, amely szerint a tudósok szerint most már felhasználható az emberi genom teljes térképezésére - amely felhasználható az ember genetikai információinak teljes spektrumán.
Az olyan ügynökségek, mint a Nemzeti Egészségügyi Intézetek, dokumentálják azokat a sokféle módot, amelyekkel a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia hozzájárul a genetika és a genomika jobb megértéséhez, amely a molekuláris biológia ága, amely a genetikai tudományt lefedi. Még egy gépi tanulás „iskolája”, az úgynevezett evolúció, amely lefedi a genetikai munka szempontjából releváns osztályozott gépi tanulási feladatokat. Végül a gépi tanulás katalizátoraként szolgál a genetikai kutatás és a műszaki kutatás gyorsabb és változatosabb fejlődéséhez.
