Исследовательская группа

Прикладное машинное обучение и глубокое обучение

Support vector machines for drug discovery

November 10

Метод опорных векторов (SVM) - набор схожих алгоритмов обучения с учителем, использующихся для задач классификации и регрессионного анализа. В последнее время SVM широко используют в разработке новых лекарств. Алгоритмическая основа SVM-моделирования сложна, модели имеют "черный ящик" (подобный другим подходам ML, таким как нейронные сети), и поэтому их трудно интерпретировать в рамках химических терминов. Однако основной причиной растущей популярности SVM, несмотря на ограниченную интуитивную доступность, является эффективность в классификации активных веществ, прогнозировании их химических и биологических свойств, а также моделировании нелинейных взаимосвязей.

На семинаре мы разберем теорию метода опорных векторов, рассмотрим новые дизайны функций ядер, специально адаптированных для изучения лекарств. Кроме того, обсудим основные типы исследований в области открытия лекарств, в которых активно используется SVM.

Докладчик: Юлия Волкова.

Язык доклада: русский.

Дата и время: 10-е ноября, 18:30-20:00.

Место: https://us02web.zoom.us/j/217320533

Видео с предыдущих семинаров доступно по ссылке: http://bit.ly/MLJBSeminars

Для получения рассылки о семинаре (с паролем от Zoom) - пишите Алексею Шпильману на alexey@shpilmаn.com.

Материалы