и посмотреть медиа
ML Product Hub - ML новости
и посмотреть медиа
Новости, кейсы и статьи на стыке ML и продуктовой разработки.
Новости, кейсы и статьи на стыке ML и продуктовой разработки.
Инсайты по интеграции машинного обучения в продукты: кейсы, экспертные статьи для продакт-менеджеров и data scientists.
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
Открыть канал и посмотреть медиаSolo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.
¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!
Escapista —Un canal para aprender inglés sin plantillas aburridas. Prácticas, consejos y materiales para un progreso real en Telegram.
Un canal con servicios de busto, Erskine y bots anónimos. Un recurso útil para la promoción y peticiones confidenciales en Telegram.