論文の概要: Revolutionizing Genomics with Reinforcement Learning Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13268v4
- Date: Thu, 18 Jul 2024 02:29:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-19 11:38:46.601935
- Title: Revolutionizing Genomics with Reinforcement Learning Techniques
- Title（参考訳）: 強化学習技術によるゲノムの革新
- Authors: Mohsen Karami, Khadijeh, Jahanian, Roohallah Alizadehsani, Ahmadreza Argha, Iman Dehzangi, Juan M Gorriz, Yu-Dong Zhang, Min Yang, Hamid Alinejad-Rokny,
- Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、幅広い問題を解決する強力なツールとして登場した。
RLアルゴリズムは、最小限の人間の監督で経験から学ぶことができる。
RLを使用する大きなメリットの1つは、ラベル付きトレーニングデータ収集に伴うコスト削減である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.627475493287468
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In recent years, Reinforcement Learning (RL) has emerged as a powerful tool for solving a wide range of problems, including decision-making and genomics. The exponential growth of raw genomic data over the past two decades has exceeded the capacity of manual analysis, leading to a growing interest in automatic data analysis and processing. RL algorithms are capable of learning from experience with minimal human supervision, making them well-suited for genomic data analysis and interpretation. One of the key benefits of using RL is the reduced cost associated with collecting labeled training data, which is required for supervised learning. While there have been numerous studies examining the applications of Machine Learning (ML) in genomics, this survey focuses exclusively on the use of RL in various genomics research fields, including gene regulatory networks (GRNs), genome assembly, and sequence alignment. We present a comprehensive technical overview of existing studies on the application of RL in genomics, highlighting the strengths and limitations of these approaches. We then discuss potential research directions that are worthy of future exploration, including the development of more sophisticated reward functions as RL heavily depends on the accuracy of the reward function, the integration of RL with other machine learning techniques, and the application of RL to new and emerging areas in genomics research. Finally, we present our findings and conclude by summarizing the current state of the field and the future outlook for RL in genomics.
- Abstract（参考訳）: 近年、強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、意思決定やゲノム学など、幅広い問題を解決する強力なツールとして出現している。
過去20年間の生ゲノムデータの指数的増加は手動解析の能力を超え、自動データ解析と処理への関心が高まっている。
RLアルゴリズムは、人間の監督を最小限にした経験から学ぶことができ、ゲノムデータ分析と解釈に適している。
RLを使用することの大きな利点の1つは、教師あり学習に必要なラベル付きトレーニングデータ収集に伴うコスト削減である。
ゲノミクスにおける機械学習(ML)の応用について多くの研究がなされているが、本調査は遺伝子制御ネットワーク(GRN)、ゲノム組立、配列アライメントなど、さまざまなゲノム研究分野におけるRLの利用に焦点を当てている。
本稿では,RLのゲノム学への応用に関する既存研究の技術的概要を概観し,これらのアプローチの強みと限界を明らかにする。
次に、RLが報酬関数の精度に大きく依存するため、より洗練された報酬関数の開発、RLと他の機械学習技術の統合、新しいゲノム研究分野へのRLの適用など、将来の探索にふさわしい研究の方向性について論じる。
最後に,本研究の成果を概説し,領域の現況とゲノム学におけるRLの将来展望を要約して結論を導いた。
関連論文リスト
- Machine Learning for Missing Value Imputation [0.0]
本論文の主な目的は、ミス・バリュー・インプットにおける最先端の機械学習アプリケーションの解析と同様に、包括的で厳密なレビューを行うことである。
2014年から2023年にかけて発行された100以上の記事が、その方法や発見を考慮して批判的にレビューされている。
最新の文献は,MVI法の動向とその評価を精査するために検討されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T18:56:49Z) - Large Language Models in Drug Discovery and Development: From Disease Mechanisms to Clinical Trials [49.19897427783105]
大規模言語モデル(LLM)の創薬・開発分野への統合は、重要なパラダイムシフトである。
これらの先進的な計算モデルが、ターゲット・ディスリーズ・リンクを明らかにし、複雑なバイオメディカルデータを解釈し、薬物分子設計を強化し、薬物の有効性と安全性を予測し、臨床治験プロセスを促進する方法について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-06T02:03:38Z) - Recent Advances on Machine Learning for Computational Fluid Dynamics: A Survey [51.87875066383221]
本稿では、基本概念、従来の手法、ベンチマークデータセットを紹介し、CFDを改善する上で機械学習が果たす様々な役割について検討する。
我々は,空気力学,燃焼,大気・海洋科学,生物流体,プラズマ,記号回帰,秩序の低減など,CFDにおけるMLの現実的な応用を強調した。
シミュレーションの精度を向上し、計算時間を短縮し、流体力学のより複雑な解析を可能にすることにより、MLはCFD研究を大きく変革する可能性があるという結論を導いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T07:33:11Z) - When Raw Data Prevails: Are Large Language Model Embeddings Effective in Numerical Data Representation for Medical Machine Learning Applications? [8.89829757177796]
大規模言語モデルの最後の隠れ状態からベクター表現が医療診断および予後に有効であることを示す。
我々は,異常な生理的データを表すため,ゼロショット設定の命令調整LDMに着目し,それらのユーティリティを特徴抽出器として評価する。
医学MLタスクでは生データの特徴が依然として有効であることが示唆されているが、ゼロショットLSM埋め込みは競争力のある結果を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-15T03:56:40Z) - The Significance of Machine Learning in Clinical Disease Diagnosis: A
Review [0.0]
本研究では、時系列医療指標における心拍データの伝達を改善するための機械学習アルゴリズムの能力について検討する。
検討中の要因は、アルゴリズムの利用、対象とする疾患の種類、採用されるデータの種類、応用、評価指標などである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-25T20:28:22Z) - Artificial Intelligence for Dementia Research Methods Optimization [0.49050354212898845]
本稿では,認知症研究において最も頻繁に使用される機械学習アルゴリズムの概要を紹介する。
本稿では, 再現性と解釈可能性の問題と, 認知症研究の臨床的応用性への影響について論じる。
本稿では, 伝達学習, マルチタスク学習, 強化学習といった最先端の手法が, これらの課題を克服するためにどのように応用されるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-02T08:50:25Z) - Machine Learning for Software Engineering: A Tertiary Study [13.832268599253412]
機械学習(ML)技術は、ソフトウェアエンジニアリング(SE)ライフサイクルアクティビティの有効性を高める。
2009～2022年に発行されたML for SEで, 体系的, 品質評価, 要約, 分類を行い, 初等研究6,117件について検討した。
MLに最も取り組まれているSE領域は、ソフトウェアの品質とテストである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-17T09:19:53Z) - Machine learning in bioprocess development: From promise to practice [58.720142291102135]
機械学習(ML)アプローチのようなデータ駆動の手法は、大きな設計空間を合理的に探索する可能性が高い。
本研究の目的は,これまでのバイオプロセス開発におけるML手法の適用例を示すことである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-04T13:48:59Z) - Detecting Shortcut Learning for Fair Medical AI using Shortcut Testing [62.9062883851246]
機械学習は医療の改善に大いに貢献するが、その利用が健康格差を広めたり増幅したりしないことを確実にすることは重要である。
アルゴリズムの不公平性の潜在的な要因の1つ、ショートカット学習は、トレーニングデータにおける不適切な相関に基づいてMLモデルが予測した時に発生する。
マルチタスク学習を用いて,臨床MLシステムの公平性評価の一環として,ショートカット学習の評価と緩和を行う手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-21T09:35:38Z) - A Survey on Large-scale Machine Learning [67.6997613600942]
機械学習はデータに対する深い洞察を与え、マシンが高品質な予測を行うことを可能にする。
ほとんどの高度な機械学習アプローチは、大規模なデータを扱う場合の膨大な時間コストに悩まされる。
大規模機械学習は、ビッグデータからパターンを、同等のパフォーマンスで効率的に学習することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-10T06:07:52Z) - Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。
ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。
提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-05T15:45:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。