هر دارو یا مولکول یک ساختار پیچیده شیمیایی دارد، اما برای اینکه رایانه‌ها بتوانند آن را تحلیل کنند، باید این ساختار به زبان اعداد ترجمه شود. اینجاست که ماتریس ویژگی داروها (Feature Matrix) وارد عمل می‌شود.     در این ماتریس، هر دارو به صورت یک ردیف و هر ویژگی (Feature) به صورت یک ستون نمایش داده می‌شود: ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی: وزن مولکولی، LogP، بار الکتریکی… ویژگی‌های ساختاری: تعداد حلقه‌های آروماتیک، …

ادامه مطلب

درخت تصمیم یکی از مدل‌های محبوب یادگیری ماشین است که شبیه یک نمودار شاخه‌دار کار می‌کند. تصور کنید می‌خواهید تصمیم بگیرید که آیا امروز لباس گرم بپوشید یا نه. برای این تصمیم، ممکن است چند سوال بپرسید: آیا هوا سرد است؟ آیا باران می‌آید؟ آیا فردا قرار است بیرون بروید؟     هر سوال مثل یک شاخه در درخت است. بر اساس جواب‌ها، مسیرهای مختلفی را طی می‌کنید تا به …

ادامه مطلب

رگرسیون خطی یکی از مدل‌های پایه و پرکاربرد در یادگیری ماشین است که سعی می‌کند رابطه‌ای ساده بین ویژگی‌های ورودی (مثلاً وزن، سن یا ساعت مطالعه) و نتیجه‌ای که می‌خواهیم پیش‌بینی کنیم (مثل قد، نمره یا درآمد) پیدا کند. تصور کنید می‌خواهید قد یک نفر را فقط بر اساس وزنش پیش‌بینی کنید. رگرسیون خطی مانند کشیدن یک خط مستقیم روی نموداری از داده‌هاست، به طوری که این خط بهترین حدس …

ادامه مطلب

حالا که فهمیدیم مدل‌سازی ریاضی چقدر مهمه، بیاید چند مدل معروف و ساده رو با هم مرور کنیم:   رگرسیون خطی (Linear Regression) یه مدل خیلی ساده که رابطه‌ی بین ورودی‌ها و خروجی‌ها رو با یه خط یا صفحه توصیف می‌کنه. درخت تصمیم (Decision Tree) یه مدل شبیه یک نمودار شاخه‌دار که سوال‌های ساده می‌پرسه و بر اساس جواب‌ها مسیر رو انتخاب می‌کنه تا به نتیجه برسه. ماشین بردار پشتیبان …

ادامه مطلب

مدل‌سازی ریاضی یعنی استفاده از زبان ریاضی برای توصیف یه مسئله یا سیستم. مثل یه نقشه که مسیر حرکت رو به ما نشون می‌ده!   حالا تو یادگیری ماشین، مدل‌سازی ریاضی کلی کار مهم انجام می‌ده:       کمک می‌کنه مسئله رو دقیق و واضح تعریف کنیم مدل‌های مختلف مثل رگرسیون خطی یا شبکه‌های عصبی رو به صورت فرمول‌های ریاضی بسازیم پارامترهای مدل رو با داده‌ها بهینه کنیم تا …

ادامه مطلب

آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه می‌توان با ابزارهای ریاضی، پدیده‌های پیچیده زیستی و پزشکی را مدل‌سازی کرد؟ چگونه می‌توان مسیر پیشرفت بیماری‌ها، تعاملات سلولی یا حتی اثربخشی داروها را با معادلات ریاضی و تحلیل‌های عددی پیش‌بینی کرد؟ مژده برای علاقه‌مندان به زیست‌شناسی محاسباتی و پژوهش‌های میان‌رشته‌ای! به‌زودی کارگاهی تخصصی و کاربردی با حضور اساتید توانمند و مجرب در حوزه مدلسازی ریاضی در علوم زیست‌پزشکی برگزار خواهد …

ادامه مطلب

جبر خطی، به‌ویژه ماتریس‌ها، بردارها و تنسورها، ابزارهای اساسی در یادگیری ماشین برای طراحی پروتئین و آنتی‌بادی هستند. این ابزارها امکان نمایش و پردازش داده‌های پیچیده زیستی را فراهم می‌کنند و توسعه مدل‌های قدرتمند را ممکن می‌سازند. در این زمینه، توالی‌های پروتئین به صورت بردار و ساختارهای آنها به شکل ماتریس یا تنسور نمایش داده می‌شوند. شبکه‌های عصبی و مدل‌های تولیدی، با استفاده از عملیات جبر خطی مانند ضرب ماتریسی و تنسورهای چندبعدی، ویژگی‌ها و …

ادامه مطلب

یادگیری ریاضی نه تنها تفکر منطقی و مهارت‌های حل مسئله را تقویت می‌کند، بلکه درک عمیق‌تری از الگوریتم‌ها، ساختار داده‌ها و مدل‌های محاسباتی فراهم می‌آورد. این موارد برای کدنویسی بسیار حیاتی هستند. در دنیای زیست‌شناسی که با حجم زیادی از داده‌ها مواجه هستیم، کدنویسی به زبان Python یا BioPython به معنای تجزیه و تحلیل این داده‌ها به کمک ریاضیات، به ویژه آمار، است. این تجزیه و تحلیل برای فهم داده‌های …

ادامه مطلب

  به زیست شناسی مدرن خوش آمدید!!! مایکروسافت با معرفی ابزار AI2BMD، تحولی بزرگ در شبیه‌سازی دینامیک مولکولی پروتئین‌ها ایجاد کرد. این ابزار با استفاده از هوش مصنوعی و مدل پیشرفته ViSNet، به‌طور دقیق حرکت‌ها و تعاملات اتمی پروتئین‌ها را شبیه‌سازی می‌کند و در مقایسه با روش‌های سنتی، هم سرعت بالاتری دارد و هم دقتی نزدیک به محاسبات کوانتومی ارائه می‌دهد. در واقع AI2BMD با بهره‌گیری از تکنیک‌های یادگیری ماشین …

ادامه مطلب