| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
Machine learning in bioinformatics is the … Machine learning in bioinformatics is the application of machine learning algorithms to bioinformatics, including genomics, proteomics, microarrays, systems biology, evolution, and text mining. Prior to the emergence of machine learning, bioinformatics algorithms had to be programmed by hand; for problems such as protein structure prediction, this proved difficult. Machine learning techniques, such as deep learning can learn features of data sets, instead of requiring the programmer to define them individually. The algorithm can further learn how to combine low-level features into more abstract features, and so on. This multi-layered approach allows such systems to make sophisticated predictions when appropriately trained. These methods contrast with other computational biology approaches which, while exploiting existing datasets, do not allow the data to be interpreted and analyzed in unanticipated ways. In recent years, the size and number of available biological datasets have skyrocketed.able biological datasets have skyrocketed.
, El aprendizaje automático en bioinformátic … El aprendizaje automático en bioinformática consiste en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, en entornos de bioinformática, como, por ejemplo, la genómica, la proteómica, los microarrays, la biología de sistemas, la biología evolutiva y la minería de textos. Esto permite automatizar la búsqueda de patrones complejos en series de datos, facilitando la comprensión de procesos biológicos tan complejos como la estructura de las proteínas, lo que diferencia a esta disciplina de los enfoques tradicionales de bioinformática, que requieren supervisión y que dificultan la aparición de patrones inesperados u ocultos. Se trata de un campo emergente debido al gran crecimiento de la cantidad de conjuntos de datos biológicos disponibles, necesarios para entrenar algoritmos con un nivel de detalle alto.lgoritmos con un nivel de detalle alto.
, تعلم الآلة (بالإنجليزية: Machine learning) … تعلم الآلة (بالإنجليزية: Machine learning)، هو مجال فرعي من علم الحاسب الذي يشمل على تطوير خوارزميات تعلم كيفية إصدار التوقعات استنادا إلى البيانات، يحتوي على عدد من التطبيقات الناشئة في مجال المعلوماتية الحيوية. المعلوماتية الحيوية تتعامل مع طرق حسابية ورياضية النهج من أجل فهم ومعالجة البيانات البيولوجية. قبل ظهور خوارزميات تعلم الآلة، كان لابد من برمجة خوارزميات المعلوماتية الحيوية بشكل صريح باليد، والذي ثبت لمشاكل مثل تنبؤ بالبنية البروتينية انه صعب للغاية. تقنيات تعلم الآلة مثل التعلم العميق يمكن الخوارزمية من استخدام التلقائي مما يعني أنه استنادا إلى البيانات وحدها، الخوارزمية يمكن أن تتعلم كيفية الجمع بين عدة ميزات من البيانات المدخلة إلى مجموعة من الميزات أكثر تجريدا والتي يمكن من خلالها إجراء مزيد من التعلم. تسمح طريقة تعلم الأنماط المتعددة الطبقات في البيانات المدخلة لهذه النظم لإصدار تنبؤات معقدة جداُ عندما تدرب على مجموعات كبيرة من البيانات. في السنوات الأخيرة، ارتفع حجم وعدد مجموعات البيانات البيولوجية المتاحة، مما مكن الباحثين في مجال المعلوماتية الحيوية من الاستفادة من أنظمة تعلم الآلة هذه. تم تطبيق تعلم الآلة على ستة مجالات فرعية رئيسية للمعلوماتية الحيوية: الجينوم، بروتيوميات، ، نظم علم الأحياء، تطور، والتنقيب في النصوص.نظم علم الأحياء، تطور، والتنقيب في النصوص.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Some_bioinformatic_applications_of_Random_Forest.jpg?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
53970843
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
79181
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1123482893
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Statistical_models +
, http://dbpedia.org/resource/GenBank +
, http://dbpedia.org/resource/K-means +
, http://dbpedia.org/resource/Secondary_metabolites +
, http://dbpedia.org/resource/Hidden_Markov_model +
, http://dbpedia.org/resource/Protein_contact_map +
, http://dbpedia.org/resource/Multiple_sequence_alignment +
, http://dbpedia.org/resource/Precision_medicine +
, http://dbpedia.org/resource/Gene_expression +
, http://dbpedia.org/resource/Markov_chain +
, http://dbpedia.org/resource/Neural_networks +
, http://dbpedia.org/resource/Principal_component_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Protein_structure +
, http://dbpedia.org/resource/Natural_product +
, http://dbpedia.org/resource/Nonribosomal_peptide +
, http://dbpedia.org/resource/Amino_acid +
, http://dbpedia.org/resource/Gene_prediction +
, http://dbpedia.org/resource/Computational_genomics +
, http://dbpedia.org/resource/Word2vec +
, http://dbpedia.org/resource/Stroke +
, http://dbpedia.org/resource/Visual_field +
, http://dbpedia.org/resource/Polymerase_chain_reaction +
, http://dbpedia.org/resource/Knowledge_extraction +
, http://dbpedia.org/resource/Protein +
, http://dbpedia.org/resource/Protein_quaternary_structure +
, http://dbpedia.org/resource/Raw_data +
, http://dbpedia.org/resource/Feature_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Taxonomy +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Bioinformatics +
, http://dbpedia.org/resource/Cosine_similarity +
, http://dbpedia.org/resource/Anaerobic_organism +
, http://dbpedia.org/resource/28S +
, http://dbpedia.org/resource/Clostridioides_difficile +
, http://dbpedia.org/resource/23S +
, http://dbpedia.org/resource/PubMed +
, http://dbpedia.org/resource/Lab-on-a-chip +
, http://dbpedia.org/resource/Secondary_metabolite +
, http://dbpedia.org/resource/Protein_primary_structure +
, http://dbpedia.org/resource/Metagenomics +
, http://dbpedia.org/resource/Classification +
, http://dbpedia.org/resource/18S_ribosomal_RNA +
, http://dbpedia.org/resource/Centroid +
, http://dbpedia.org/resource/Microarrays +
, http://dbpedia.org/resource/Turn_%28biochemistry%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Genetic_algorithm +
, http://dbpedia.org/resource/Decision_trees +
, http://dbpedia.org/resource/Microbiome +
, http://dbpedia.org/resource/Visual_cortex +
, http://dbpedia.org/resource/Natural_Language_Processing +
, http://dbpedia.org/resource/Evolution +
, http://dbpedia.org/resource/Metabolic_gene_cluster +
, http://dbpedia.org/resource/Biological +
, http://dbpedia.org/resource/Time_complexity +
, http://dbpedia.org/resource/Molecular_modelling +
, http://dbpedia.org/resource/Colorectal_cancer +
, http://dbpedia.org/resource/Support-vector_machine +
, http://dbpedia.org/resource/MinHash +
, http://dbpedia.org/resource/Protein_secondary_structure +
, http://dbpedia.org/resource/Protein_folding +
, http://dbpedia.org/resource/Operational_taxonomic_unit +
, http://dbpedia.org/resource/Polyketide_synthase +
, http://dbpedia.org/resource/Cluster_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Taxa +
, http://dbpedia.org/resource/BIRCH +
, http://dbpedia.org/resource/Genomics +
, http://dbpedia.org/resource/Cortical_neuron +
, http://dbpedia.org/resource/Graphical_model +
, http://dbpedia.org/resource/Hopfield_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Random_forest +
, http://dbpedia.org/resource/Deep_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/K-medoids +
, http://dbpedia.org/resource/16S_ribosomal_RNA +
, http://dbpedia.org/resource/Natural_language_processing +
, http://dbpedia.org/resource/Side_chain +
, http://dbpedia.org/resource/Similarity_measure +
, http://dbpedia.org/resource/Personalized_medicine +
, http://dbpedia.org/resource/Cytochrome_b +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Systems_biology +
, http://dbpedia.org/resource/Metric_%28mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Euclidean_space +
, http://dbpedia.org/resource/Gaussian_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Whole-genome_sequencing +
, http://dbpedia.org/resource/Ribosomally_synthesized_and_post-translationally_modified_peptides +
, http://dbpedia.org/resource/Euclidean_distance +
, http://dbpedia.org/resource/Inflammatory_bowel_disease +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neuron +
, http://dbpedia.org/resource/Homology_%28biology%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Hierarchical_clustering +
, http://dbpedia.org/resource/Diabetes +
, http://dbpedia.org/resource/Decision_tree +
, http://dbpedia.org/resource/Text_mining +
, http://dbpedia.org/resource/Protein_targeting +
, http://dbpedia.org/resource/Docking_%28molecular%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Feature_engineering +
, http://dbpedia.org/resource/Regression_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Bootstrap_aggregating +
, http://dbpedia.org/resource/Proteomics +
, http://dbpedia.org/resource/Image_classification +
, http://dbpedia.org/resource/Affinity_propagation +
, http://dbpedia.org/resource/Euclidean_spaces +
, http://dbpedia.org/resource/Feature_extraction +
, http://dbpedia.org/resource/Mathematical_biology +
, http://dbpedia.org/resource/Text_Nailing +
, http://dbpedia.org/resource/Phylogenetic_tree +
, http://dbpedia.org/resource/File:Metagenomics_ML.jpg +
, http://dbpedia.org/resource/File:Some_bioinformatic_applications_of_Random_Forest.jpg +
, http://dbpedia.org/resource/File:Estructura_qu%C3%ADmica_de_lantip%C3%A9ptido_por_RiPPMiner.png +
, http://dbpedia.org/resource/File:Growth_of_GenBank.png +
, http://dbpedia.org/resource/Feature_%28machine_learning%29 +
, http://dbpedia.org/resource/File:C16orf95_protein_secondary_structure_prediction.png +
, http://dbpedia.org/resource/File:Diagrama_del_algoritmo_de_RiPPMiner.png +
, http://dbpedia.org/resource/Filter_%28signal_processing%29 +
, http://dbpedia.org/resource/File:BiG-MAP.png +
, http://dbpedia.org/resource/Receptive_field +
, http://dbpedia.org/resource/File:BiG-SLiCE_workflow.png +
, http://dbpedia.org/resource/Protein_tertiary_structure +
, http://dbpedia.org/resource/Convolutional_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/16S_rRNA +
, http://dbpedia.org/resource/Alpha_helix +
, http://dbpedia.org/resource/Computational_biology +
, http://dbpedia.org/resource/Beta_sheet +
, http://dbpedia.org/resource/Radial_basis_function_network +
, http://dbpedia.org/resource/Protein_structure_prediction +
, http://dbpedia.org/resource/Bioinformatics +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/List_of_protein_interactions +
, http://dbpedia.org/resource/File:DNA-microarray_analysis.jpg +
, http://dbpedia.org/resource/Microarray +
, http://dbpedia.org/resource/Neuroimaging +
, http://dbpedia.org/resource/K-mer +
, http://dbpedia.org/resource/Kruskal%E2%80%93Wallis_one-way_analysis_of_variance +
, http://dbpedia.org/resource/Genomic +
, http://dbpedia.org/resource/Recurrent_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Variable_selection +
, http://dbpedia.org/resource/Deep_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Vectorization_%28mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/DNA_binding_site +
, http://dbpedia.org/resource/Naive_Bayes_classifier +
, http://dbpedia.org/resource/Metadata +
, http://dbpedia.org/resource/Hidden_Markov_models +
, http://dbpedia.org/resource/Gene_regulation +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Weasel_inline +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Verify_source +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Toclimit +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Citation_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Differentiable_computing +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Additional_citation_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Which +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Update_inline +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Use_mdy_dates +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Bioinformatics +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning_in_bioinformatics?oldid=1123482893&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Estructura_qu%C3%ADmica_de_lantip%C3%A9ptido_por_RiPPMiner.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Diagrama_del_algoritmo_de_RiPPMiner.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Some_bioinformatic_applications_of_Random_Forest.jpg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Metagenomics_ML.jpg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/BiG-MAP.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/BiG-SLiCE_workflow.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/C16orf95_protein_secondary_structure_prediction.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Growth_of_GenBank.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/DNA-microarray_analysis.jpg +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning_in_bioinformatics +
|
| owl:sameAs |
http://dbpedia.org/resource/Machine_learning_in_bioinformatics +
, http://es.dbpedia.org/resource/Aprendizaje_autom%C3%A1tico_en_bioinform%C3%A1tica +
, http://www.wikidata.org/entity/Q30314784 +
, https://global.dbpedia.org/id/2oVZR +
, http://ar.dbpedia.org/resource/%D8%AA%D8%B9%D9%84%D9%85_%D8%A7%D9%84%D8%A2%D9%84%D8%A9_%D9%81%D9%8A_%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%B9%D9%84%D9%88%D9%85%D8%A7%D8%AA%D9%8A%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D8%AD%D9%8A%D8%A9 +
, http://fa.dbpedia.org/resource/%DB%8C%D8%A7%D8%AF%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C_%D9%85%D8%A7%D8%B4%DB%8C%D9%86_%D8%AF%D8%B1_%D8%A8%DB%8C%D9%88%D8%A7%D9%86%D9%81%D9%88%D8%B1%D9%85%D8%A7%D8%AA%DB%8C%DA%A9 +
|
| rdfs:comment |
El aprendizaje automático en bioinformátic … El aprendizaje automático en bioinformática consiste en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, en entornos de bioinformática, como, por ejemplo, la genómica, la proteómica, los microarrays, la biología de sistemas, la biología evolutiva y la minería de textos. Esto permite automatizar la búsqueda de patrones complejos en series de datos, facilitando la comprensión de procesos biológicos tan complejos como la estructura de las proteínas, lo que diferencia a esta disciplina de los enfoques tradicionales de bioinformática, que requieren supervisión y que dificultan la aparición de patrones inesperados u ocultos. ición de patrones inesperados u ocultos.
, تعلم الآلة (بالإنجليزية: Machine learning) … تعلم الآلة (بالإنجليزية: Machine learning)، هو مجال فرعي من علم الحاسب الذي يشمل على تطوير خوارزميات تعلم كيفية إصدار التوقعات استنادا إلى البيانات، يحتوي على عدد من التطبيقات الناشئة في مجال المعلوماتية الحيوية. المعلوماتية الحيوية تتعامل مع طرق حسابية ورياضية النهج من أجل فهم ومعالجة البيانات البيولوجية.هج من أجل فهم ومعالجة البيانات البيولوجية.
, Machine learning in bioinformatics is the … Machine learning in bioinformatics is the application of machine learning algorithms to bioinformatics, including genomics, proteomics, microarrays, systems biology, evolution, and text mining. Prior to the emergence of machine learning, bioinformatics algorithms had to be programmed by hand; for problems such as protein structure prediction, this proved difficult. Machine learning techniques, such as deep learning can learn features of data sets, instead of requiring the programmer to define them individually. The algorithm can further learn how to combine low-level features into more abstract features, and so on. This multi-layered approach allows such systems to make sophisticated predictions when appropriately trained. These methods contrast with other computational biology approaches th other computational biology approaches
|
| rdfs:label |
Aprendizaje automático en bioinformática
, Machine learning in bioinformatics
, تعلم الآلة في المعلوماتية الحية
|
