В вопросах учета (сбора), хранения и интерпретации ученым-биологам и практикам помогают методы машинного обучения (ML). Человеческий мозг уже не способен уследить за стремительно растущим количеством информации, и ему на помощь приходит «машинный» мозг. Только вместе они могут решать фундаментальные задачи науки, формируя знание в предметной области, а также давать рекомендации по практическому его использованию.
Методы ML активно используются для классификации данных, что становится основой для их разумного хранения и интерпретации, для поиска и предсказания взаимосвязей и взаимодействий между организмами, клетками, биологическими молекулами. А на основе этих фундаментальных данных биотехнологи могут разрабатывать дизайн экспериментов по клеточной и генной инженерии, по молекулярно-генетической диагностике и др.
Студенты, обучающиеся на программе профессиональной переподготовки «Методы машинного обучения в агробиотехнологии», изучают как актуальные биологические вопросы, требующие ML-поддержки, так и сами методы ML для их решения.
👉 Подробности здесь: https://digital.timacad.ru/
#МашинноеОбучение #Агробиотехнологии #ЦифроваяКафедра #ДПО
Текст, медиа: Чередниченко М.Ю.