Maschinelles Lernen stärkt die Pharmaindustrie
Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen und großer Datenmengen revolutioniert maschinelles Lernen die Art und Weise, wie Medikamente entwickelt, hergestellt und vertrieben werden. In diesem Artikel untersuchen wir, wie maschinelles Lernen die Pharmaindustrie stärken kann.
Maschinelles Lernen hat in verschiedenen Branchen große Wellen geschlagen, darunter auch in der Pharmaindustrie.
Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen und riesiger Datenmengen revolutioniert maschinelles Lernen die Art und Weise, wie Medikamente entwickelt, hergestellt und vertrieben werden. In diesem Artikel untersuchen wir, wie maschinelles Lernen die Pharmaindustrie stärken kann.
Arzneimittelentdeckung und -entwicklung
Einer der Schlüsselbereiche, in denen maschinelles Lernen erhebliche Auswirkungen hatte, ist die Arzneimittelentdeckung und -entwicklung. Algorithmen für maschinelles Lernen können große Datenmengen analysieren, um neue Angriffspunkte für Medikamente zu identifizieren und die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Medikament wirksam sein wird. Dadurch können Pharmaunternehmen ihre Bemühungen priorisieren und vermeiden, Zeit und Ressourcen für Medikamente zu verschwenden, die wahrscheinlich keinen Erfolg haben. Beispielsweise nutzte das britische Pharmaunternehmen Exscientia im Jahr 2018 maschinelles Lernen, um in nur 12 Monaten ein neues Medikament zur Behandlung von Malaria zu entdecken, ein Prozess, der normalerweise 5 bis 10 Jahre dauert.
Vorausschauende Wartung und Lieferkettenoptimierung
Maschinelles Lernen wird auch eingesetzt, um die Effizienz pharmazeutischer Prozesse zu verbessern. Algorithmen zur vorausschauenden Wartung können dabei helfen, potenzielle Geräteausfälle zu erkennen, Ausfallzeiten zu reduzieren und einen reibungslosen Produktionsablauf sicherzustellen. Darüber hinaus können Algorithmen des maschinellen Lernens Lieferketten optimieren, indem sie die Nachfrage vorhersagen und sicherstellen, dass das richtige Medikament zur richtigen Zeit am richtigen Ort ist. Beispielsweise nutzt das globale Pharmaunternehmen Sanofi maschinelle Lernalgorithmen, um seine Lieferkette zu optimieren, Abfall zu reduzieren und sicherzustellen, dass Medikamente schneller bei Patienten ankommen.
Personalisierte Medizin
Maschinelles Lernen spielt eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung der personalisierten Medizin. Durch die Analyse großer Mengen an Patientendaten können maschinelle Lernalgorithmen Muster erkennen und vorhersagen, welche Medikamente für einzelne Patienten am wirksamsten sind. Dies ermöglicht die Entwicklung personalisierterer und effektiverer Behandlungen, die auf die individuellen Bedürfnisse jedes Patienten zugeschnitten sind. Beispielsweise hat die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) mehrere personalisierte Krebsbehandlungen zugelassen, darunter Kymriah von Novartis, das maschinelles Lernen nutzt, um die beste Behandlung für jeden Patienten zu ermitteln.
Betrugserkennung und Compliance
Schließlich kann maschinelles Lernen auch dazu beitragen, das Betrugsproblem in der Pharmaindustrie zu lösen. Algorithmen für maschinelles Lernen können Muster und Anomalien in großen Datenmengen erkennen und so betrügerische Aktivitäten leichter erkennen. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen Unternehmen dabei helfen, gesetzliche Anforderungen einzuhalten, indem Compliance-Prozesse automatisiert und sichergestellt werden, dass alle erforderlichen Schritte unternommen werden. Beispielsweise nutzt das globale Pharmaunternehmen Pfizer maschinelles Lernen, um potenziellen Betrug in seiner Lieferkette zu erkennen und sicherzustellen, dass Patienten sichere und wirksame Medikamente erhalten.
Zusammenfassung
Maschinelles Lernen verändert die Pharmaindustrie und bietet aufregende neue Möglichkeiten für die Arzneimittelforschung, -herstellung und personalisierte Medizin. Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen und großer Datenmengen ermöglicht maschinelles Lernen der Pharmaindustrie, einige ihrer größten Herausforderungen zu lösen, darunter Betrug und Compliance. Da sich die Technologie weiterentwickelt, wird maschinelles Lernen wahrscheinlich eine größere Rolle bei der Neugestaltung der Zukunft der Pharmaindustrie spielen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMaschinelles Lernen stärkt die Pharmaindustrie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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15 empfohlene kostenlose Open-Source-Bildanmerkungstools
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Bei der Bildanmerkung handelt es sich um das Verknüpfen von Beschriftungen oder beschreibenden Informationen mit Bildern, um dem Bildinhalt eine tiefere Bedeutung und Erklärung zu verleihen. Dieser Prozess ist entscheidend für maschinelles Lernen, das dabei hilft, Sehmodelle zu trainieren, um einzelne Elemente in Bildern genauer zu identifizieren. Durch das Hinzufügen von Anmerkungen zu Bildern kann der Computer die Semantik und den Kontext hinter den Bildern verstehen und so den Bildinhalt besser verstehen und analysieren. Die Bildanmerkung hat ein breites Anwendungsspektrum und deckt viele Bereiche ab, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Diagramm-Vision-Modelle. Sie verfügt über ein breites Anwendungsspektrum, z. B. zur Unterstützung von Fahrzeugen bei der Identifizierung von Hindernissen auf der Straße und bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten durch medizinische Bilderkennung. In diesem Artikel werden hauptsächlich einige bessere Open-Source- und kostenlose Bildanmerkungstools empfohlen. 1.Makesens
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verständnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI trägt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erhöht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erläuterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden gehören die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Schätzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erklären, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Schätzung des Modellvorhersageintervalls
Transparent! Eine ausführliche Analyse der Prinzipien der wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier
Identifizieren Sie Über- und Unteranpassung anhand von Lernkurven
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
In diesem Artikel wird vorgestellt, wie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Lernkurven effektiv identifiziert werden können. Unteranpassung und Überanpassung 1. Überanpassung Wenn ein Modell mit den Daten übertrainiert ist, sodass es daraus Rauschen lernt, spricht man von einer Überanpassung des Modells. Ein überangepasstes Modell lernt jedes Beispiel so perfekt, dass es ein unsichtbares/neues Beispiel falsch klassifiziert. Für ein überangepasstes Modell erhalten wir einen perfekten/nahezu perfekten Trainingssatzwert und einen schrecklichen Validierungssatz-/Testwert. Leicht geändert: „Ursache der Überanpassung: Verwenden Sie ein komplexes Modell, um ein einfaches Problem zu lösen und Rauschen aus den Daten zu extrahieren. Weil ein kleiner Datensatz als Trainingssatz möglicherweise nicht die korrekte Darstellung aller Daten darstellt. 2. Unteranpassung Heru.“
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz in der Weltraumforschung und der Siedlungstechnik
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
In den 1950er Jahren wurde die künstliche Intelligenz (KI) geboren. Damals entdeckten Forscher, dass Maschinen menschenähnliche Aufgaben wie das Denken ausführen können. Später, in den 1960er Jahren, finanzierte das US-Verteidigungsministerium künstliche Intelligenz und richtete Labore für die weitere Entwicklung ein. Forscher finden Anwendungen für künstliche Intelligenz in vielen Bereichen, etwa bei der Erforschung des Weltraums und beim Überleben in extremen Umgebungen. Unter Weltraumforschung versteht man die Erforschung des Universums, das das gesamte Universum außerhalb der Erde umfasst. Der Weltraum wird als extreme Umgebung eingestuft, da sich seine Bedingungen von denen auf der Erde unterscheiden. Um im Weltraum zu überleben, müssen viele Faktoren berücksichtigt und Vorkehrungen getroffen werden. Wissenschaftler und Forscher glauben, dass die Erforschung des Weltraums und das Verständnis des aktuellen Zustands aller Dinge dazu beitragen können, die Funktionsweise des Universums zu verstehen und sich auf mögliche Umweltkrisen vorzubereiten
Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++: Häufige Herausforderungen und Lösungen
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
Erklärbare KI: Erklären komplexer KI/ML-Modelle
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
