Pembelajaran mesin memperkasakan industri farmaseutikal
Dengan memanfaatkan algoritma lanjutan dan sejumlah besar data, pembelajaran mesin merevolusikan cara ubat dibangunkan, dihasilkan dan diedarkan. Dalam artikel ini, kami meneroka cara pembelajaran mesin boleh memperkasakan industri farmaseutikal.
Pembelajaran mesin telah berkembang pesat dalam pelbagai industri, termasuk industri farmaseutikal.
Dengan memanfaatkan algoritma lanjutan dan sejumlah besar data, pembelajaran mesin merevolusikan cara ubat dibangunkan, dihasilkan dan diedarkan. Dalam artikel ini, kami meneroka cara pembelajaran mesin boleh memperkasakan industri farmaseutikal.
Penemuan dan Pembangunan Dadah
Salah satu bidang utama di mana pembelajaran mesin memberi kesan besar ialah penemuan dan pembangunan dadah. Algoritma pembelajaran mesin boleh menganalisis sejumlah besar data untuk mengenal pasti sasaran ubat baharu dan meramalkan kemungkinan sesuatu ubat itu akan berkesan. Ini membolehkan syarikat farmaseutikal mengutamakan usaha mereka dan mengelakkan pembaziran masa dan sumber untuk ubat-ubatan yang tidak mungkin berjaya. Sebagai contoh, pada 2018, syarikat farmaseutikal British Exscientia menggunakan pembelajaran mesin untuk menemui ubat baharu untuk merawat malaria dalam masa 12 bulan sahaja, satu proses yang biasanya mengambil masa 5 hingga 10 tahun.
Penyelenggaraan ramalan dan pengoptimuman rantaian bekalan
Pembelajaran mesin juga digunakan untuk meningkatkan kecekapan proses farmaseutikal. Algoritma penyelenggaraan ramalan boleh membantu mengenal pasti kemungkinan kegagalan peralatan, mengurangkan masa henti dan memastikan pengeluaran berjalan lancar. Selain itu, algoritma pembelajaran mesin boleh mengoptimumkan rantaian bekalan dengan meramalkan permintaan dan memastikan ubat yang betul berada di tempat yang betul pada masa yang sesuai. Sebagai contoh, syarikat farmaseutikal global Sanofi menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan rantaian bekalannya, mengurangkan sisa dan memastikan ubat sampai kepada pesakit dengan lebih cepat.
Perubatan Peribadi
Pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam pembangunan perubatan peribadi. Dengan menganalisis sejumlah besar data pesakit, algoritma pembelajaran mesin boleh mengenal pasti corak dan meramalkan ubat yang paling berkesan untuk pesakit individu. Ini memungkinkan untuk membangunkan rawatan yang lebih diperibadikan dan berkesan, disesuaikan dengan keperluan unik setiap pesakit. Contohnya, Pentadbiran Makanan dan Ubat-ubatan (FDA) A.S. telah meluluskan beberapa rawatan kanser yang diperibadikan, termasuk Novartis' Kymriah, yang menggunakan pembelajaran mesin untuk menentukan rawatan terbaik untuk setiap pesakit.
Pengesanan dan Pematuhan Penipuan
Akhir sekali, pembelajaran mesin juga boleh membantu menyelesaikan masalah penipuan dalam industri farmaseutikal. Algoritma pembelajaran mesin boleh mengenal pasti corak dan anomali dalam jumlah data yang besar, menjadikannya lebih mudah untuk mengesan aktiviti penipuan. Selain itu, pembelajaran mesin boleh membantu perniagaan mematuhi keperluan kawal selia dengan mengautomasikan proses pematuhan dan memastikan semua langkah yang perlu diambil. Sebagai contoh, syarikat farmaseutikal global Pfizer menggunakan pembelajaran mesin untuk mengesan potensi penipuan dalam rantaian bekalannya untuk memastikan pesakit menerima ubat yang selamat dan berkesan.
Ringkasan
Pembelajaran mesin sedang mengubah industri farmaseutikal, menyediakan peluang baharu yang menarik untuk penemuan ubat, pembuatan dan ubat yang diperibadikan. Dengan memanfaatkan algoritma lanjutan dan sejumlah besar data, pembelajaran mesin membolehkan industri farmaseutikal menyelesaikan beberapa cabaran terbesarnya, termasuk penipuan dan pematuhan. Memandangkan teknologi terus berkembang, pembelajaran mesin mungkin akan memainkan peranan yang lebih besar dalam membentuk semula masa depan industri farmaseutikal.
Atas ialah kandungan terperinci Pembelajaran mesin memperkasakan industri farmaseutikal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1377
52
15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan
Mar 28, 2024 pm 01:21 PM
Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen
Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model
Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama!
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini
Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran
Apr 29, 2024 pm 06:50 PM
Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru
Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia
Apr 29, 2024 pm 03:25 PM
Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks
Jun 03, 2024 pm 10:08 PM
Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat
Adakah Flash Attention stabil? Meta dan Harvard mendapati bahawa sisihan berat model mereka berubah-ubah mengikut urutan magnitud
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,
