Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu
14.02.202510:07
Это самый заряженный на любовь к ML пост от OpenBio! ❤️
Мы подготовили для вас особенные валентинки — такие, от которых расчувствуется даже нейросеть. Делитесь ими с коллегами, друзьями и теми, чья любовь к ML глубже, чем многослойный перцептрон.
❤️ А ещё лучше — приходите вместе изучать ML на курсе «Машинное обучение в биологии и биомедицине»! Ведь разделять новые знания так же ценно, как и разделять важные моменты жизни.
#openbio_ML
До старта курса: 1️⃣ 1️⃣ дней
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
Мы подготовили для вас особенные валентинки — такие, от которых расчувствуется даже нейросеть. Делитесь ими с коллегами, друзьями и теми, чья любовь к ML глубже, чем многослойный перцептрон.
❤️ А ещё лучше — приходите вместе изучать ML на курсе «Машинное обучение в биологии и биомедицине»! Ведь разделять новые знания так же ценно, как и разделять важные моменты жизни.
#openbio_ML
До старта курса: 1️⃣ 1️⃣ дней
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
08.02.202506:59
🔥А вот и финал интенсива ML Bootcamp от OpenBio!🔥
ПО ССЫЛКЕ — итоговое тестирование из шести вопросов.
🔸Первые пять вопросов теста вы уже видели в нашем канале.
Надеемся, у вас было достаточно времени, чтобы поразмыслить над ними.😉
Ответьте на них и получите скидку 20%, независимо от правильности решений, ведь ошибки — тоже важный элемент успешного обучения.
🔸Вопрос №6 — творческий, обобщающий все темы интенсива.
У него нет верного или неверного решения, дайте волю мысли и фантазии! Развернуто ответив на это задание, вы получите дополнительные 5%.
На этом этапе вы сможете получить скидку в 25%!
🔸 Хотите больше? Дерзайте!
Те, кто ответит правильно на первые 5 вопросов, и даст развернутый ответ на вопрос №6, получат скидку 30% на обучение на курсе!😱
⏳Ответы принимаются до 9 февраля 23:59 по мск.
3, 2, 1, тест!
Желаем удачи.🍀
#openbio_ML_Bootcamp
🔥 ML Bootcamp от OpenBio: день 6 🔥
Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
ПО ССЫЛКЕ — итоговое тестирование из шести вопросов.
Тестирование — это закрепление полученных на интенсиве знаний, а также уникальная возможность получить скидку до 30% на обучение на курсе «Машинное обучение в биологии и биомедицине»!
🔸Первые пять вопросов теста вы уже видели в нашем канале.
Надеемся, у вас было достаточно времени, чтобы поразмыслить над ними.😉
Ответьте на них и получите скидку 20%, независимо от правильности решений, ведь ошибки — тоже важный элемент успешного обучения.
🔸Вопрос №6 — творческий, обобщающий все темы интенсива.
У него нет верного или неверного решения, дайте волю мысли и фантазии! Развернуто ответив на это задание, вы получите дополнительные 5%.
На этом этапе вы сможете получить скидку в 25%!
🔸 Хотите больше? Дерзайте!
Те, кто ответит правильно на первые 5 вопросов, и даст развернутый ответ на вопрос №6, получат скидку 30% на обучение на курсе!😱
После завершения приема ответов, методисты курса проверят присланные решения, а менеджеры — лично направят промокод на скидку каждому участнику тестирования.
⏳Ответы принимаются до 9 февраля 23:59 по мск.
3, 2, 1, тест!
Желаем удачи.🍀
#openbio_ML_Bootcamp
🔥 ML Bootcamp от OpenBio: день 6 🔥
Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
26.01.202510:59
19.01.202510:59
В рамках регулярной рубрики #openbio_рекуомендует, команда курса «Машинное обучение в биологии и биомедицине» делится с вами интересными и необычными каналами из сфер биотеха, генетики и медицины. В этой подборке особое внимание уделили личным блогам, авторы которых рассказываю о своем пути в науке и индустрии. 🔬💻
🔹Блог биохимика
Личный блог исследовательницы в сфере генной терапии и ассоциата венчурного фонда.
Истории о пути автора от бакалавриата в Канаде до PhD в Израиле, обзоры новостей и основ генной терапии, а также полезные материалы и ссылки для учёных и студентов life science — все это ждет вас в Блоге биохимика.
🔹Биоэтика и биотех
Новые технологии, достижения в биологии и генетике, биоэтические и правовые вопросы.
Каждая публикация подтверждена ссылками на научные статьи и первоисточники. Это ваш инсайд в мир науки, где всё запутанное становится ясным.
Присоединяйтесь, чтобы быть в курсе того, что формирует будущее!
🔹Significo-АМГ
Канал для тех, кто хочет знать все о современной медицине, генетике и научной клинической базе.
➕ Самые свежие новости про медицину и науку;
➕ Разборы клинических задач, правовых проблем и психологических кейсов во врачебной практике;
➕ Опросы и интервью с экспертами на актуальные темы.
🔹Орфанное радио
Канал о редких генетических заболеваниях и проблемах лекарственного обеспечения пациентов.
🔹Постоянная переменная
О жизни начинающего биоинформатика: поиски работы и проектов, путешествия по Европе, хобби и будни в Германии.
🔹Расул в Европе
Автор блога учится на программе Amsterdam University College в Университете Амстердама и строит карьеру в исследованиях рака. В блоге — про жизнь и учебу в Амстердаме, а также про карьеру в науке.
🔹Короче, нашла
Блог про странные околонаучные вещи. Загадочные органеллы, рогатые птицы, люди со смертельными ошибками в геноме — все то, что автор случайно находит в процессе работы, и что вызывает реакцию «ого!».
🔹Lab sisters | био байки
Жизнь и приключения двух лабораторных сестер в большом мире науки и коммерции 👩🏽🔬👩🏻🔬
#openbio_рекомендует
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
🔹Блог биохимика
Личный блог исследовательницы в сфере генной терапии и ассоциата венчурного фонда.
Истории о пути автора от бакалавриата в Канаде до PhD в Израиле, обзоры новостей и основ генной терапии, а также полезные материалы и ссылки для учёных и студентов life science — все это ждет вас в Блоге биохимика.
🔹Биоэтика и биотех
Новые технологии, достижения в биологии и генетике, биоэтические и правовые вопросы.
Каждая публикация подтверждена ссылками на научные статьи и первоисточники. Это ваш инсайд в мир науки, где всё запутанное становится ясным.
Присоединяйтесь, чтобы быть в курсе того, что формирует будущее!
🔹Significo-АМГ
Канал для тех, кто хочет знать все о современной медицине, генетике и научной клинической базе.
➕ Самые свежие новости про медицину и науку;
➕ Разборы клинических задач, правовых проблем и психологических кейсов во врачебной практике;
➕ Опросы и интервью с экспертами на актуальные темы.
🔹Орфанное радио
Канал о редких генетических заболеваниях и проблемах лекарственного обеспечения пациентов.
🔹Постоянная переменная
О жизни начинающего биоинформатика: поиски работы и проектов, путешествия по Европе, хобби и будни в Германии.
🔹Расул в Европе
Автор блога учится на программе Amsterdam University College в Университете Амстердама и строит карьеру в исследованиях рака. В блоге — про жизнь и учебу в Амстердаме, а также про карьеру в науке.
🔹Короче, нашла
Блог про странные околонаучные вещи. Загадочные органеллы, рогатые птицы, люди со смертельными ошибками в геноме — все то, что автор случайно находит в процессе работы, и что вызывает реакцию «ого!».
🔹Lab sisters | био байки
Жизнь и приключения двух лабораторных сестер в большом мире науки и коммерции 👩🏽🔬👩🏻🔬
#openbio_рекомендует
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
13.01.202509:15
13.02.202508:56
Завершаем второй сезон цикла лекций «Личный путь в сеньора биоинформатика» встречей с Ольгой Кардымон!
🧬 Ольга — биолог, биоинформатик, специализирующийся на применении языковых моделей в геномике и протеомике, руководитель группы «Биоинформатика» в Институте искусственного интеллекта AIRI.
Не упустите возможность задать вопросы спикеру в прямом эфире!
Встречаемся 18 февраля в 19:00 по Мск.
На встрече мы обсудим детали карьерного трека спикера, лайфхаки трудоустройства, экспертное мнение по трендам отрасли, обзор «поляны» мира ML в биоинформатике и многое другое.
✔️ Зарегистрируйтесь, чтобы получить ссылку на эфир.
❔ Задавайте вопросы спикеру в комментариях к этому посту, чтобы они точно были озвучены.
Увидимся на эфире!
#openbio_career #openbio_webinar #openbio_interview #openbio_expert
До старта курса: 1️⃣ 4️⃣ дней
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
🧬 Ольга — биолог, биоинформатик, специализирующийся на применении языковых моделей в геномике и протеомике, руководитель группы «Биоинформатика» в Институте искусственного интеллекта AIRI.
Не упустите возможность задать вопросы спикеру в прямом эфире!
Встречаемся 18 февраля в 19:00 по Мск.
Трансляции проходят в рамках курса «Машинное обучение в биологии и биомедицине» от OpenBio.
До старта программы осталось всего 2 недели, а уже 13 февраля стоимость участия вырастет. ↗️
Оставьте заявку на консультацию, и мы предоставим вам демодоступ к курсу на 3 дня, чтобы вы могли изучить структуру курса и функционал платформы.
На встрече мы обсудим детали карьерного трека спикера, лайфхаки трудоустройства, экспертное мнение по трендам отрасли, обзор «поляны» мира ML в биоинформатике и многое другое.
✔️ Зарегистрируйтесь, чтобы получить ссылку на эфир.
❔ Задавайте вопросы спикеру в комментариях к этому посту, чтобы они точно были озвучены.
Увидимся на эфире!
#openbio_career #openbio_webinar #openbio_interview #openbio_expert
До старта курса: 1️⃣ 4️⃣ дней
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
07.02.202507:07
Финишная прямая — добро пожаловать на пятый день 🌤🌥☁️ от OpenBio! 🔥
NumPy — основная библиотека для научных вычислений в Python, созданная для работы с многомерными массивами и матрицами. Это делает ее еще и хорошим инструментом для обработки изображений — ведь картинку можно представить как двумерный или многомерный массив пикселей, к которым можно применить вычислительные методы из этой библиотеки.
С помощью NumPy можно выполнять базовые операции с изображениями, например:
➖ Обрезка и повороты изображения
➖ Изменение яркости и контрастности
➖ Инвертирование цветов (негатив)
➖ Перевод в черно-белую цветовую схему
➖ Манипуляции с отдельными пикселями
➖ Наложение масок
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это библиотека с открытым исходным кодом, которая предназначена для обработки изображений и видео, а также решения задач компьютерного зрения. OpenCV предоставляет готовые алгоритмы для анализа изображений и видео, включая фильтрацию, преобразования, сегментацию, распознавание объектов и многое другое.
В отличие от NumPy, OpenCV работает с более высокоуровневыми абстракциями, что позволяет быстро решать более сложные задачи такие как обнаружение контуров, обработка видеопотоков или распознавание лиц. Эта библиотека оптимизирована для работы с большими объемами данных и хорошо подходит для реальных приложений.
Базовый набор инструментов OpenCV
Владение следующими методами, уже встроенными в OpenCV, открывает достаточно широкие возможности для анализа изображений даже без использования нейронных сетей.
🔷 Сегментация изображений:
➖ Пороговая и адаптивная пороговая сегментация
➖ Метод водораздела для разделения плотно расположенных объектов
➖ Кластеризация k-means для сегментации по интенсивности
🔷 Поиск контуров:
➖ Нахождение контуров для выделения границ объектов
➖ Измерение параметров контуров (длины, площади и др.)
🔷 Улучшение изображений:
➖ Фильтрация и подавление шума
➖ Увеличение контраста с помощью CLAHE для улучшения деталей
🔷 Морфологические операции:
Эрозия, дилатация и др.
В итоге, NumPy дает возможности для базовых операций с изображениями и работы с массивами данных, а OpenCV предоставляет продвинутые инструменты для решения сложных задач компьютерного зрения. Эти библиотеки часто используются в тандеме для разработки приложений в области машинного обучения и компьютерного зрения.
➡️ Уже завтра, 8 февраля вы снова встретитесь с этой задачей в итоговом тестировании! Еще есть время подумать или погуглить 😉
#openbio_ML_Bootcamp
🔥 ML Bootcamp от OpenBio: день 5 🔥
Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
❔ Пятый модуль курса «Машинное обучение в биологии и биомедицине» полностью посвящен компьютерному зрению. Сегодня делимся фрагментом курса, в котором Александр Сарачаков расскажет о применениях уже знакомого нам NumPy для работы с графикой и о библиотеке OpenCV, которая предоставляет широкий функционал для обработки и анализа биомедицинских изображений.
NumPy — основная библиотека для научных вычислений в Python, созданная для работы с многомерными массивами и матрицами. Это делает ее еще и хорошим инструментом для обработки изображений — ведь картинку можно представить как двумерный или многомерный массив пикселей, к которым можно применить вычислительные методы из этой библиотеки.
С помощью NumPy можно выполнять базовые операции с изображениями, например:
➖ Обрезка и повороты изображения
➖ Изменение яркости и контрастности
➖ Инвертирование цветов (негатив)
➖ Перевод в черно-белую цветовую схему
➖ Манипуляции с отдельными пикселями
➖ Наложение масок
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это библиотека с открытым исходным кодом, которая предназначена для обработки изображений и видео, а также решения задач компьютерного зрения. OpenCV предоставляет готовые алгоритмы для анализа изображений и видео, включая фильтрацию, преобразования, сегментацию, распознавание объектов и многое другое.
В отличие от NumPy, OpenCV работает с более высокоуровневыми абстракциями, что позволяет быстро решать более сложные задачи такие как обнаружение контуров, обработка видеопотоков или распознавание лиц. Эта библиотека оптимизирована для работы с большими объемами данных и хорошо подходит для реальных приложений.
Базовый набор инструментов OpenCV
Владение следующими методами, уже встроенными в OpenCV, открывает достаточно широкие возможности для анализа изображений даже без использования нейронных сетей.
🔷 Сегментация изображений:
➖ Пороговая и адаптивная пороговая сегментация
➖ Метод водораздела для разделения плотно расположенных объектов
➖ Кластеризация k-means для сегментации по интенсивности
🔷 Поиск контуров:
➖ Нахождение контуров для выделения границ объектов
➖ Измерение параметров контуров (длины, площади и др.)
🔷 Улучшение изображений:
➖ Фильтрация и подавление шума
➖ Увеличение контраста с помощью CLAHE для улучшения деталей
🔷 Морфологические операции:
Эрозия, дилатация и др.
В итоге, NumPy дает возможности для базовых операций с изображениями и работы с массивами данных, а OpenCV предоставляет продвинутые инструменты для решения сложных задач компьютерного зрения. Эти библиотеки часто используются в тандеме для разработки приложений в области машинного обучения и компьютерного зрения.
🔥 Время поразмышлять!
Ниже мы привели фрагмент кода, в котором будет произведена некоторая манипуляция с изображением в NumPy.
Задание: изучите код и попробуйте догадаться, что это за манипуляция (подсказка: она есть в списке перечисленных базовых действий выше в посте)
import numpy as np➡️ Уже завтра, 8 февраля вы снова встретитесь с этой задачей в итоговом тестировании! Еще есть время подумать или погуглить 😉
#openbio_ML_Bootcamp
🔥 ML Bootcamp от OpenBio: день 5 🔥
Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
23.01.202510:04
17.01.202508:07
10.01.202508:55
13.02.202507:59
В рамках #openbio_ML_Bootcamp мы кратко познакомили вас со всеми модулями курса, преподавателями и форматом обучения в целом. А сегодня приглашаем заглянуть непосредственно в сам курс!
Дарим вам три дня доступа к демоверсии программы «Машинное обучение в биологии и биомедицине»!
➡️ Переходите по ссылке, чтобы получить доступ 👈
Далее, в течение получаса вам на почту придет письмо со всеми деталями, и у вас будет три дня, чтобы:
➗ ознакомиться c содержанием курса (в демо версии содержится значительный объем тем, но, конечно, не все ;));
➗ форматом домашних заданий и получения обратной связи от преподавателей;
➗ функционалом платформы GetCourse в целом;
➗и убедиться, что курс «Машинное обучение в биологии и биомедицине» это именно то, что вам нужно!
Также мы предоставляем различные опции для оплаты участия в нашей программе:
📈 Скидки для студентов (30%), аспирантов (10%), и гибкую систему оплаты — с банковской рассрочкой или оплатой долями через Яндекс.Сплит.
✔️ По завершению курса вы сможете оформить налоговый вычет.
Надеемся, что вы найдете для себя подходящий вариант и присоединитесь к группе обучающихся на весеннем потоке!
#openbio_полезное #openbio_ML #openbio_дарит_подарки
До старта курса: 1️⃣ 2️⃣ дней
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
Дарим вам три дня доступа к демоверсии программы «Машинное обучение в биологии и биомедицине»!
➡️ Переходите по ссылке, чтобы получить доступ 👈
Далее, в течение получаса вам на почту придет письмо со всеми деталями, и у вас будет три дня, чтобы:
➗ ознакомиться c содержанием курса (в демо версии содержится значительный объем тем, но, конечно, не все ;));
➗ форматом домашних заданий и получения обратной связи от преподавателей;
➗ функционалом платформы GetCourse в целом;
➗и убедиться, что курс «Машинное обучение в биологии и биомедицине» это именно то, что вам нужно!
Сегодня — финальный день, когда еще можно присоединиться к программе по актуальной на цене, и сделать ее еще приятнее, применив скидку 15% по промокоду BOOTCAMP.
Уже завтра цена на курс вырастет. ↗️
📲 Заинтересовала демоверсия, и вы хотите взять небольшую паузу для ее изучения?
Оставьте заявку на бесплатную консультацию сегодня, и наши менеджеры зафиксируют за вами цену, актуальную на момент публикации поста.
Также мы предоставляем различные опции для оплаты участия в нашей программе:
📈 Скидки для студентов (30%), аспирантов (10%), и гибкую систему оплаты — с банковской рассрочкой или оплатой долями через Яндекс.Сплит.
✔️ По завершению курса вы сможете оформить налоговый вычет.
Надеемся, что вы найдете для себя подходящий вариант и присоединитесь к группе обучающихся на весеннем потоке!
#openbio_полезное #openbio_ML #openbio_дарит_подарки
До старта курса: 1️⃣ 2️⃣ дней
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
29.01.202510:59
Переходим к новому классу методов машинного обучения — обучению без учителя (Unsupervised Machine Learning).
При этом подходе модели не имеют заранее заданных меток или выходных данных для обучения. Вместо этого алгоритму показывают только входные данные, и его задача — выявить скрытые закономерности и структуры в этих данных без какого-либо внешнего руководства.
Главная цель этих методов ML без учителя — извлечь значимую информацию из данных и упростить представление данных так, чтобы с ними было проще работать как людям, так и другим алгоритмам.
Вот несколько ключевых задач:
➕ Кластеризация: задача поиска и группировки схожих объектов в данных. Например, среди пациентов с одним онкологическим диагнозом кластеризация может помочь выявить группы пациентов с уникальными профилями экспрессии генов в опухолях.
➕ Снижение размерности: в биомедицинских исследованиях у объектов может быть слишком много признаков, с которыми сложно работать одновременно. Методы снижения размерности помогают создать более компактные представления данных, выделяя только самые важные факторы. Это помогает лучше понять структуру данных и облегчить работу с ними.
➕ Извлечение признаков: процесс выделения значимых характеристик из исходных данных. В медицине это может быть, например, выделение особенностей клеток или тканей, таких как форма, размер или плотность клеток. Эти признаки помогают моделям находить закономерности, даже если данные не имеют явных меток. Признаки могут быть разными: от простых числовых значений, таких как размер или форма клетки, до более сложных характеристик, например, текстуры ткани или экспрессии генов.
➕ Визуализация данных: понижение размерности позволяет выделить из множества признаков объекта самые важные и свести многомерное пространство к двухмерному. Это дает возможность построить графики для отображения главных признаков, чтобы визуально оценить качество алгоритма.
❕ Однако работу методов машинного обучения без учителя может быть сложнее оценивать: такие алгоритмы работают с данными, где нет информации о «правильных ответах», поэтому бывает трудно оценить, насколько точно модель справилась со своей задачей. Из-за этого алгоритмы ML без учителя чаще используются для исследовательской работы, чем в каких-то автоматизированных процессах.
#openbio_ml #openbio_education #openbio_демо_курса
🔥 До старта 🌤🌥☁️ от OpenBio: 5 дней🔥
Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
При этом подходе модели не имеют заранее заданных меток или выходных данных для обучения. Вместо этого алгоритму показывают только входные данные, и его задача — выявить скрытые закономерности и структуры в этих данных без какого-либо внешнего руководства.
❔ В сегодняшнем видео наш преподаватель Артем Касьянов расскажет, что такое обучение без учителя и кластеризация и для чего они применяются. Также Артем перечислит отдельные методы, которые вы сможете изучить на третьем модуле курса «Машинное обучение в биологии и биомедицине».
Посмотрите видео и убедитесь, что данный курс — это действительно то, что вам нужно для развития в области машинного обучения!
Главная цель этих методов ML без учителя — извлечь значимую информацию из данных и упростить представление данных так, чтобы с ними было проще работать как людям, так и другим алгоритмам.
Вот несколько ключевых задач:
➕ Кластеризация: задача поиска и группировки схожих объектов в данных. Например, среди пациентов с одним онкологическим диагнозом кластеризация может помочь выявить группы пациентов с уникальными профилями экспрессии генов в опухолях.
➕ Снижение размерности: в биомедицинских исследованиях у объектов может быть слишком много признаков, с которыми сложно работать одновременно. Методы снижения размерности помогают создать более компактные представления данных, выделяя только самые важные факторы. Это помогает лучше понять структуру данных и облегчить работу с ними.
➕ Извлечение признаков: процесс выделения значимых характеристик из исходных данных. В медицине это может быть, например, выделение особенностей клеток или тканей, таких как форма, размер или плотность клеток. Эти признаки помогают моделям находить закономерности, даже если данные не имеют явных меток. Признаки могут быть разными: от простых числовых значений, таких как размер или форма клетки, до более сложных характеристик, например, текстуры ткани или экспрессии генов.
➕ Визуализация данных: понижение размерности позволяет выделить из множества признаков объекта самые важные и свести многомерное пространство к двухмерному. Это дает возможность построить графики для отображения главных признаков, чтобы визуально оценить качество алгоритма.
❕ Однако работу методов машинного обучения без учителя может быть сложнее оценивать: такие алгоритмы работают с данными, где нет информации о «правильных ответах», поэтому бывает трудно оценить, насколько точно модель справилась со своей задачей. Из-за этого алгоритмы ML без учителя чаще используются для исследовательской работы, чем в каких-то автоматизированных процессах.
➡️ Хотите научиться применять методы ML без учителя в своей работе?
Присоединяйтесь к курсу «Машинное обучение в биологии и биомедицине». Мы подробно разбираем ключевые приемы и их применение на реальных биомедицинских данных.
Оставьте заявку сегодня до конца дня, ведь уже завтра цена на участие вырастет. ↗️
#openbio_ml #openbio_education #openbio_демо_курса
🔥 До старта 🌤🌥☁️ от OpenBio: 5 дней🔥
Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
21.01.202511:07
15.01.202511:04
Kirishning iloji bo'lmadi
media kontentga
media kontentga
20.09.202413:00
А это точно обязательно?.. Да!
Не будем спорить – сфера биоинформатики и машинного обучения действительно сложная, и без математического бэкграунда может быть страшно в нее соваться. Однако знание даже основных методов анализа данных и программирования повышают ценность любого специалиста.
Эксперт курса OpenBio Илья Воронцов рассказал о значимости биоинформатики в современной науке и подсветил несколько причин обучиться навыкам анализа данных и машинного обучения.
Биоинформатика – путь к медицине будущего
Для врачей, которые умеют писать алгоритмы, всегда найдется пространство для деятельности, потому что есть недостаток технологий в области онкологии и генетических заболеваний. Врач с опытом в машинном обучении сможет сам проводить сложные исследования и анализировать данные. У такого специалиста будет понимание того, что возможно в современном контексте, и это продвинет проекты на новый уровень.
В биоинформатике всегда будут интересные задачи
Я подозреваю, что в ближайшие годы область биоинформатики будет подогреваться медицинскими исследованиями – например, персонализированной медициной и дизайном лекарственных препаратов. В то же время существует много нерешенных задач в фундаментальной науке – например, вопрос транскрипционной и трансляционной регуляции в клетке.
Биоинформатика доступна всем
Биоинформатика всегда развивалась с акцентом на инженерию данных, поэтому много качественной информации лежит в открытом доступе и с ней легко работать. К тому же, для работы не нужно ничего, кроме компьютера – хватает обычного ноутбука. Даже если вам нужен сервер, как правило, это не требует больших финансовых вложений.
Ключ к международной коллаборации
Биоинформатические публикации чаще всего описывают либо новую модель, либо данные, которые были обработаны этой моделью, и такие результаты могут использоваться в других проектах. Наша лаборатория занимается не только созданием методов, но и построением баз данных, и мы в этом сильно продвинулись – наши данные стали основой для множества других работ.
Работа с огромными объемами информации
Появление мультиомиксных технологий позволило нам объединять данные очень разной природы для решения задач, и это повышает качество результатов. Путем перевода данных в единый векторный формат мы получаем один большой комплекс для обработки информации, что снижает количество “черных ящиков”.
Знание биоинформатики упрощает коммуникацию
Полезно, когда человек при постановке научной задачи понимает обе стороны: разумная ли это задача с точки зрения биологии и какими методами ее можно реализовать технически. Руководители моей лаборатории в совершенстве владеют и биологическим, и техническим “языками”, и мне кажется, нам всем нужно стремиться к этому, так как разносторонний опыт помогает эффективнее формулировать решения.
Культура работы с данными
В любом исследовании могут быть проблемы с данными: они могут быть устаревшими, могут содержать опечатки или не заполненные поля, или файл может быть просто удален. Такие моменты вызывают много боли, поэтому в целом биоинформатика учит держать данные в порядке. Применение аналитических инструментов невозможно без аккуратно подготовленных данных.
(Считаем, что этот пункт важен не только в биологии и медицине, но и любой другой исследовательской области. – прим. команды)
Присоединяйтесь к следующим лекциям экспертов OpenBio и записывайтесь на наш курс по биоинформатике и машинному обучению, если перечисленные доводы подогрели ваш интерес 😉
Не будем спорить – сфера биоинформатики и машинного обучения действительно сложная, и без математического бэкграунда может быть страшно в нее соваться. Однако знание даже основных методов анализа данных и программирования повышают ценность любого специалиста.
Эксперт курса OpenBio Илья Воронцов рассказал о значимости биоинформатики в современной науке и подсветил несколько причин обучиться навыкам анализа данных и машинного обучения.
Биоинформатика – путь к медицине будущего
Для врачей, которые умеют писать алгоритмы, всегда найдется пространство для деятельности, потому что есть недостаток технологий в области онкологии и генетических заболеваний. Врач с опытом в машинном обучении сможет сам проводить сложные исследования и анализировать данные. У такого специалиста будет понимание того, что возможно в современном контексте, и это продвинет проекты на новый уровень.
В биоинформатике всегда будут интересные задачи
Я подозреваю, что в ближайшие годы область биоинформатики будет подогреваться медицинскими исследованиями – например, персонализированной медициной и дизайном лекарственных препаратов. В то же время существует много нерешенных задач в фундаментальной науке – например, вопрос транскрипционной и трансляционной регуляции в клетке.
Биоинформатика доступна всем
Биоинформатика всегда развивалась с акцентом на инженерию данных, поэтому много качественной информации лежит в открытом доступе и с ней легко работать. К тому же, для работы не нужно ничего, кроме компьютера – хватает обычного ноутбука. Даже если вам нужен сервер, как правило, это не требует больших финансовых вложений.
Ключ к международной коллаборации
Биоинформатические публикации чаще всего описывают либо новую модель, либо данные, которые были обработаны этой моделью, и такие результаты могут использоваться в других проектах. Наша лаборатория занимается не только созданием методов, но и построением баз данных, и мы в этом сильно продвинулись – наши данные стали основой для множества других работ.
Работа с огромными объемами информации
Появление мультиомиксных технологий позволило нам объединять данные очень разной природы для решения задач, и это повышает качество результатов. Путем перевода данных в единый векторный формат мы получаем один большой комплекс для обработки информации, что снижает количество “черных ящиков”.
Знание биоинформатики упрощает коммуникацию
Полезно, когда человек при постановке научной задачи понимает обе стороны: разумная ли это задача с точки зрения биологии и какими методами ее можно реализовать технически. Руководители моей лаборатории в совершенстве владеют и биологическим, и техническим “языками”, и мне кажется, нам всем нужно стремиться к этому, так как разносторонний опыт помогает эффективнее формулировать решения.
Культура работы с данными
В любом исследовании могут быть проблемы с данными: они могут быть устаревшими, могут содержать опечатки или не заполненные поля, или файл может быть просто удален. Такие моменты вызывают много боли, поэтому в целом биоинформатика учит держать данные в порядке. Применение аналитических инструментов невозможно без аккуратно подготовленных данных.
(Считаем, что этот пункт важен не только в биологии и медицине, но и любой другой исследовательской области. – прим. команды)
Присоединяйтесь к следующим лекциям экспертов OpenBio и записывайтесь на наш курс по биоинформатике и машинному обучению, если перечисленные доводы подогрели ваш интерес 😉
12.02.202510:07
📲 В преддверии старта весеннего потока курса «Машинное обучение в биологии и биомедицине», делимся отзывами студентов первого запуска, которые уже завершили свое обучение!
9 участников поделились своими впечатлениями о материалах курса, работе преподавателей и общем ходе обучения.
❤️ Большое спасибо всем, кто поделился своим опытом!
Ваши истории помогут новым студентам лучше понять, чего ожидать от курса, и, возможно, станут источником вдохновения для новых достижений.
Если вы тоже задумываетесь о погружении в сферу машинного обучения, опыт коллег может стать отличным ориентиром на этом пути! 🚀✨
#openbio_отзывы
До старта курса: 1️⃣ 3️⃣ дней
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
9 участников поделились своими впечатлениями о материалах курса, работе преподавателей и общем ходе обучения.
❤️ Большое спасибо всем, кто поделился своим опытом!
Ваши истории помогут новым студентам лучше понять, чего ожидать от курса, и, возможно, станут источником вдохновения для новых достижений.
Если вы тоже задумываетесь о погружении в сферу машинного обучения, опыт коллег может стать отличным ориентиром на этом пути! 🚀✨
Тем более что до повышения цен на курс остался всего 1 день, уже завтра стоимость участия вырастет.
Оставьте заявку на консультацию, и мы предоставим вам демодоступ к курсу на 3 дня, чтобы вы могли изучить структуру курса и функционал платформы.
#openbio_отзывы
До старта курса: 1️⃣ 3️⃣ дней
📌 Машинное обучение в биологии и биомедицине | OpenBio.Edu — подписывайтесь!
27.01.202508:21
20.01.202510:04
14.01.202512:08
Ko'rsatilgan 1 - 19 dan 19
Ko'proq funksiyalarni ochish uchun tizimga kiring.