Машинное обучение – это совокупность методов, с помощью которых компьютер может «научиться» решать те или иные задачи. Сегодня машинное обучение нашло применение во многих областях науки, включая биологию.
Как же машинное обучение помогает биологам? Во-первых, оно позволяет анализировать большие объемы данных, которые собирают биологи. Модели машинного обучения могут быстро и точно разбираться в больших массивах генетических данных, выявлять связи между генами, определять, какие гены влияют на тот или иной признак животного или растения.
Во-вторых, машинное обучение используется в биологии для создания прогнозов. На основе анализа данных и построения моделей машинного обучения можно прогнозировать, каким образом изменится популяция живых организмов при изменении климата или какой будет урожай в следующем году.
В-третьих, машинное обучение позволяет автоматизировать многие процессы в биологических исследованиях. Например, можно обучить компьютер распознавать отдельные организмы на фотографиях, считать клетки на микроскопических снимках, определять сорт растений на основе внешнего вида.
Наконец, машинное обучение помогает ускорить разработку новых лекарств и вакцин. На основе анализа миллионов химических соединений, создается модель, которая показывает, какие соединения могут быть наиболее эффективными для лечения определенных заболеваний.
Конечно, машинное обучение не заменит настоящих биологов и изучение живой природы. Однако, эти новые возможности помогают биологам справляться с огромными объемами данных, сделать более точные прогнозы и автоматизировать многие процессы в их работе.
