謹賀新年
今年もよろしくお願いいたします。
化学分野への人工知能技術の本格的な展開はこれからです。化学分野の特性を生かしつつ、化学(アナログ情報)と人工知能(デジタル)の融合を目指した最新の技術展開を目指して挑戦してまいります。
本ブログは人工知能技術を用いた創薬および毒性評価に関する話題や情報を中心として展開いたします。 現在の人工知能は機械学習を中心として展開されておりますが、本ブログでは従来からのルールベース型人工知能等も含めて、ライフサイエンス分野、特に化合物を扱う分野での人工知能全般に関する話題を中心に議論します。湯田が過去に実施したライフサイエンス関連での人工知能や化学多変量解析/パターン認識(ケモメトリックス)の経験や話題を交えながら展開してゆくつもりです。
人工知能(AI)システム構築時に必要となるのは、人工知能システムと学習に用いる学習データです。ニューラルネットワーク型人工知能の特徴として学習用サンプル数が大きいことは良く知られた事実です。 ということで、人工知能システムに学習データを入力して学習させてて知識を構築して適用す...
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