प्रश्न:
आनुवंशिक परीक्षण को प्रभावित करने वाली मशीन लर्निंग कैसे है?
ए:मशीन लर्निंग को कई अलग-अलग तरीकों से आनुवांशिक परीक्षण पर लागू किया जा रहा है।
अनुप्रयोग लगभग अंतहीन हैं। मशीन लर्निंग वैज्ञानिकों को डीएनए का विश्लेषण करने, मानव जीनोम को डिकोड करने, रोग फेनोटाइप्स का आकलन करने, जीन अभिव्यक्ति को समझने और यहां तक कि जीन एडिटिंग नामक प्रक्रिया में भाग लेने में मदद कर रहा है, जहां डीएनए वास्तव में एक जीव के आनुवंशिक कोड में "spliced" है।
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जेनेटिक मशीन लर्निंग में उपयोग किए जाने वाले कंप्यूटर विज्ञान के तरीके भी एक अच्छा सौदा है। कुछ परियोजनाएँ पर्यवेक्षित अधिगम का उपयोग करती हैं, जहाँ सभी डेटा पहले से लेबल किए जाते हैं। अन्य लोग बिना पढ़े हुए शिक्षण का उपयोग करते हैं, जो कि अनलिस्टेड डेटा सेट या दो सिद्धांतों के मिश्रण से बनता है, जिन्हें अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण कहा जाता है।
उपभोक्ता-सामना करने वाली आनुवंशिक परीक्षण तकनीकों में से कई जो हम बाजार पर देखते हैं, वे कार्य करने के लिए मशीन लर्निंग या कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कुछ रूप का उपयोग कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, ऐसे उत्पाद जो व्यक्तियों को अपने आनुवंशिक मेकअप के बारे में अधिक दिखाने में मदद करते हैं, उन्हें अनुसंधान और विकास में मशीन सीखने या नमूनों के जारी विश्लेषण में फायदा हो सकता है।
कई मायनों में, आनुवंशिक परीक्षण यह मशीन सीखने के अनुप्रयोगों के लिए एकदम सही क्षेत्र है, आंशिक रूप से डेटा की भारी मात्रा के कारण जो इन कार्यक्रमों के साथ संघर्ष करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, मानव जीनोम पर काम करने में अरबों बिट्स की जानकारी को शामिल करना शामिल है, और मशीन सीखने के आगमन से पहले, इनमें से कई कार्य बहुत चुनौतीपूर्ण थे।
उदाहरण के लिए, Google के पास DeepVariant नामक एक कार्यक्रम है जो वैज्ञानिकों का कहना है कि अब मानव जीनोम को पूरी तरह से मैप करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है - जिसका उपयोग किसी व्यक्ति की आनुवंशिक जानकारी के पूर्ण स्पेक्ट्रम पर किया जा सकता है।
नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ जैसी एजेंसियां कई तरह से दस्तावेज कर रही हैं कि मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आनुवंशिकी और जीनोमिक्स की बेहतर समझ में योगदान करते हैं, जो आणविक जीव विज्ञान की शाखा है जो आनुवंशिक विज्ञान को कवर करती है। यहां तक कि विकासवाद नामक मशीन सीखने का एक "स्कूल" भी है जो आनुवंशिक कार्य के लिए प्रासंगिक कई वर्गीकृत मशीन सीखने के कार्यों को शामिल करता है। अंत में, मशीन लर्निंग आनुवंशिक अनुसंधान और इंजीनियरिंग में तेज और अधिक विविध विकास के लिए एक उत्प्रेरक के रूप में कार्य कर रहा है।
