A fost elaborată o mai bună interpretare a algoritmilor de învățare automată

O nouă cercetare ajută la înțelegerea algoritmilor de învățare automată, astfel încât să faciliteze progresul medical în ceea ce privește reglarea activității genelor și descoperirea de noi medicamente.
Algoritmii de învățare automată ajută biologii să înțeleagă semnalele moleculare care controlează modul în care funcționează genele. Dar, pe măsură ce noi algoritmi sunt dezvoltați pentru a analiza și mai multe date, acestea devin, de asemenea, mai complexe și mai dificil de interpretat.

Algoritmii sunt un tip de rețea neuronală artificială. Aceștia sunt folosiți pentru a analiza datele oferite de o metodă experimentală numită „masiv reporter paralel test” (MPRA), care investighează ADN-ul. Folosind aceste date, biologii cantitativi pot obține algoritmi care să prezică modul în care anumite molecule controlează gene specifice.

„Această cunoaștere mecanică - înțelegerea modului în care funcționează ceva asemănător reglării genelor - este foarte des diferența dintre a fi sau a nu fi capabil să dezvolți terapii moleculare împotriva bolilor”, a declarat Justin B. Kinney, autorul studiului.

Cercetătorii au creat algoritmi personalizați care reflectă matematic conceptele comune din biologie referitoare la gene și moleculele care le controlează. În acest fel, biologii pot avea o mai bună înțelegere a algoritmilor de învățare automată.

sursa: Science Daily
foto: Cold Spring Harbor Laboratory