Вы когда-нибудь задумывались, сколько тайн скрыто в миллиардах генетических последовательностей, данных о белках и эпигенетических механизмах? А теперь представьте, как алгоритмы преобразуют этот хаос в логичные и работающие модели.
Не так давно алгоритмы в биоинформатике собирались вручную. Сегодня, благодаря машинному обучению, они адаптируются, обучаясь на предоставленных данных, вычленяют низкоуровневые закономерности и формируют абстрактные представления.
Читать далее
Привет! Это Маша Синдеева, научный сотрудник группы дизайна белков AIRI. Основное направление нашей...
В 1957 году, когда компьютеры программировались на машинных кодах и ассемблере, канадский учёный...
Сейчас на Хабре много пишут о галлюцинировании нейронных сетей и больших языковых моделей в...
Глубокое обучение гламурно и ажиотажно. Если обучить трансформер (современную языковую модель) на...
Мы нашли некоторые биоинформатические свидетельства того, что фермент липоксигеназа и оксилипиновая...