Jak przyspieszyć tworzenie leków przy użyciu uczenia maszynowego - Rafał Wojdan

46:52
 
Udostępnij
 

Manage episode 314369324 series 2987467
Stworzone przez Michał Dulemba, odkryte przez Player FM i naszą społeczność - prawa autorskie są własnością wydawcy, a nie Player FM, a dzwięk jest przesyłany bezpośrednio z ich serwerów. Naciśnij przycisk Subskrybuj, aby śledzić aktualizacje Player FM, lub wklej adres URL kanału do innych aplikacji podcastowych.

Wystąpił Rafał Wojdan - dyrektor Data Science w Ryvu Therapeutics
Montaż i edycja podcastów - Dobra Edycja

Wywiad prowadził
Michał Dulemba
Rozmawiamy m.in. na temat:
- dlaczego tworzenie nowych leków jest tak kosztowne
- etapach tworzenia leku
- wykorzystania robotów w laboratoriach
- modeli językowych używanych w drug discovery
- sposobów reprezentacji cząsteczek chemicznych
- braków w kadrze znającej jednocześnie chemię/biologię i ML
- active learningu i tego jak jest wykorzystywany w budowie lepszych datasetów i modeli
- tego, czy 84 wiersze z 54 cechami są sensownym zbiorem danych do treningu
Posłuchaj więcej odcinków na:
nieliniowy.pl - podcast o machine learning, data science i sztucznej inteligencji
Subskrybuj podcast:
Nieliniowy - podcast o machine learning - Apple Podcasts
Nieliniowy - podcast o machine learning - Spotify
Nieliniowy - podcast o machine learning - Google Podcasts
Nieliniowy - podcast o machine learning - Podcast Addict
Nieliniowy - podcast o machine learning - RSS

47 odcinków