Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) внедрили новую функцию в алгоритмы машинного обучения, улучшив их способность к прогнозированию.
Об этом пишет hightech.fm. Используя новый подход, который позволяет компьютерным моделям учитывать неопределенность в данных, команда института выявила несколько перспективных соединений, которые нацелены на транспортный белок, необходимый бактериям, вызывающим туберкулез.
Если он отсутствует или не активен, то бактерии больше не могут размножаться. Ученые использовали гауссовский процесс для присвоения значений неопределенности данным, по которым обучаются алгоритмы.
Читать на cursorinfo.co.il