分子机器学习基准

美国斯坦福大学(Stanford University)的一个团队开发了化学机器学习的基准。新利手机客户端通过在一系列化学数据中提供一致的方法来测试不同的技术,它旨在加速这种新型科学解决问题的发展。

资料来源:英国皇家化学学会新利手机客户端
moleculenet管理多个公共数据集,建立评估指标,并提供了多个先前提议的分子特征化和学习算法的高质量开源实现(作为deepchem开源库的一部分发布)

机器学习方法训练计算机有效地从原始数据获取已知答案。一旦预期结果得到持续复制,该软件可以使用全新的数据执行相同的任务。为了比较不同的学习方法,全球的研究小组需要使用一组共享的问题来培训和测试他们的方法。图像和文本的参考数据库已经存在;分子筛,的扩展Deepchem公司项目,为化学提供了这样一个基准。新利手机客户端

阅读完整的故事亚历山大·怀特塞德新利手机客户端化学世界.

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6对“分子机器学习基准”的回应

  1. 维达特 说:

    好朋友!甚至我也在想写一篇类似的文章。

  2. 莫德罗 说:

    我爱你所有的文章朋友,继续发布。

  3. 拉吉尼贝帕特尔 说:

    文章有用。
    感谢分享

  4. 幸运补丁 说:

    非常感谢您提供有用的指南。

  5. 英国广播电视公司 说:

    好极了,非常感谢,亲爱的。

  6. 维达特 说:

    文章有用。
    感谢分享

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