機器學習為生物信息學開辟了有希望的新應用領域
隨著診斷癌癥或預測諸如HIV等病毒如何攻擊人類細胞的潛在應用，機器學習為生物信息學（分子生物學的數據科學）開辟了有希望的新應用領域。查爾斯·珀金斯中心和數學與統計學院的楊鵬毅博士及其同事在《自然機器智能》的一篇評論文章中總結了該新興領域的最新發展。
最新技術將機器學習的兩種先前截然不同的方法整合在一起：集成方法和深度學習。
正如“許多頭腦勝于一個頭腦”一樣，集成深度學習結合了多個“計算機大腦”來實現高水平的性能。楊博士總結了集成深度學習的最新進展及其在一系列生物和生物醫學領域中的應用;強調傳統方法無法取得的成就;并描繪出其革新分子生物學和生物醫學科學的潛力。
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