Î:
Cum afectează învățarea automată testarea genetică?
A:Învățarea automată este aplicată testelor genetice în mai multe moduri diferite.
Aplicațiile sunt aproape interminabile. Învățarea automată ajută oamenii de știință să analizeze ADN-ul, să decodeze genomul uman, să evalueze fenotipurile bolii, să înțeleagă expresia genelor și chiar să participe la un proces numit editare a genelor, unde ADN-ul este „împărțit” în codul genetic al unui organism.
| Descărcare gratuită: învățarea mașinii și de ce contează |
De asemenea, metodele de informatică utilizate în învățarea mașinilor genetice variază foarte mult. Unele proiecte folosesc învățare supravegheată, unde toate datele sunt etichetate anterior. Alții folosesc învățare nesupravegheată, care se bazează pe seturi de date nerecuperate sau dintr-un amestec dintre cele două principii numite învățare semi-supravegheată.
Multe dintre tehnologiile de testare genetică care se confruntă cu consumatorii pe care le vedem pe piață folosesc o formă de învățare automată sau de inteligență artificială pentru a funcționa. De exemplu, produsele care ajută să le arate indivizilor mai multe despre machiajul lor genetic ar fi putut beneficia de învățarea mașinilor în cercetare și dezvoltare sau în analiza în curs de eșantion.
În multe feluri, testarea genetică este câmpul perfect pentru aplicații de învățare automată, în parte datorită volumelor enorme de date cu care aceste programe trebuie să se confrunte. De exemplu, lucrul la genomul uman implică descifrarea a miliarde de biți de informații, iar înainte de apariția învățării automate, multe dintre aceste sarcini au fost destul de descurajante.
De exemplu, Google are un program numit DeepVariant despre care oamenii de știință spun că poate fi folosit acum pentru a cartografia complet genomul uman - care poate fi folosit pe întregul spectru al informațiilor genetice ale unei persoane.
Agenții precum Institutele Naționale de Sănătate documentează numeroasele modalități prin care învățarea automată și inteligența artificială contribuie la o mai bună înțelegere a geneticii și a genomicii, ramura biologiei moleculare care acoperă știința genetică. Există chiar și o „școală” de învățare automată numită evoluționism care acoperă multe dintre sarcinile clasificate de învățare automată relevante pentru munca genetică. În final, învățarea mașinii acționează ca un catalizator pentru o dezvoltare mai rapidă și mai diversă în cercetarea genetică și inginerie.
