Logo
TGCATALOG
Catalog Collections Blog
ML Product Hub - ML новости

ML Product Hub - ML новости

Новости, кейсы и статьи на стыке ML и продуктовой разработки.

No ratings
217
10.09.2026
217
10.09.2026
No ratings
217
10.09.2026
Safe redirect via bot
О канале

Новости, кейсы и статьи на стыке ML и продуктовой разработки.

Подписчиков 458
Тематика IT
Язык English
Ссылка t.me/ml_product
Description

Инсайты по интеграции машинного обучения в продукты: кейсы, экспертные статьи для продакт-менеджеров и data scientists.

Latest posts

ML Product Hub - ML новости
ML Product Hub - ML новости
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Рубрика "Утренняя статья" CellForge: Агентное проектирование моделей виртуальных клеток (CellForge: Agentic Design of Virtual Cell Models) cсылка CellForge — это автономная система искусственного интеллекта, использующая многоагентный подход для создания виртуальных моделей клеток на основе естественных языковых описаний и данных одиночных клеток. Система переводит цели и "сырые" данные в оптимизированные вычислительные модели, что позволяет автоматизировать процесс моделирования биологических механизмов. Основная проблема, решаемая системой, заключается в необходимости построения вычислительных моделей, способных предсказывать клеточные ответы на различные воздействия при учёте сложности биологических систем и многограмматности данных. Для этого CELLFORGE использует агентов — объекты программы, выполняющие отдельные задачи автономно — которые, обладая специализированными экспертными знаниями, совместно разрабатывают оптимальные стратегии моделирования. Методика системы включает три ключевых этапа: 1. Определение сути биологических данных и сбор релевантной литературной информации. 2. Коллективное проектирование моделей с участием экспертов и координатора. 3. Автоматическая генерация и отладка кода для обучения моделей. Применение данного подхода позволило снизить среднюю квадратичную ошибку до 49% и улучшить коэффициент корреляции Пирсона до 20% по сравнению с современными методами, такими как ChemCPA, при моделировании лекарственного воздействия. Кроме того, на сложных данных scATAC-seq наблюдается 16-кратное увеличение корреляции по дифференциально экспрессируемым генам. В будущем система может быть расширена на другие области биологии, включая пространственную транскриптомику, протеомику и мультиомику, а также пройти проверку в экспериментальных лабораторных условиях. #статья
ML Product Hub - ML новости
Subscriber dynamics
+0.4% last 30 days
Current
458
Month ago
456
Average growth
+0 / day
Updated
19 hours ago

Reviews for channel ML Product Hub - ML новости

Log in to leave a review

Only registered users can share their opinion.

No reviews yet

Be the first to share your impression of this resource!

Similar resources

The channel with stunning photos and videos of beautiful places: nature, landscapes and unusual locations of the world.

Channel

A selection of useful applications for a smartphone and Android TV With easy access to new products.

Channel

Online and offline classesIGNOUBAG, BCOMG programs,BSCGBAHONS.BLIS, MCOM and others. It is useful for distance learning of students.

Channel
Switch to Light Theme
Home Catalog Collections Blog Login