Modelling and Machine Learning Methods for Bioinformatics and Data Science Applications
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2022
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Mathematical modeling is routinely used in physical and engineering sciences to help understand complex systems and optimize industrial processes. Mathematical modeling differs from Artificial Intelligence because it does not exclusively use the collected data to describe an industrial phenomenon or process, but it is based on fundamental laws of physics or engineering that lead to systems of equations able to represent all the variables that characterize the process. Conversely, Machine Learning methods require a large amount of data to find solutions, remaining detached from the problem that generated them and trying to infer the behavior of the object, material or process to be examined from observed samples. Mathematics allows us to formulate complex models with effectiveness and creativity, describing nature and physics. Together with the potential of Artificial Intelligence and data collection techniques, a new way of dealing with practical problems is possible. The insertion of the equations deriving from the physical world in the data-driven models can in fact greatly enrich the information content of the sampled data, allowing to simulate very complex phenomena, with drastically reduced calculation times. Combined approaches will constitute a breakthrough in cutting-edge applications, providing precise and reliable tools for the prediction of phenomena in biological macro/microsystems, for biotechnological applications and for medical diagnostics, particularly in the field of precision medicine.…
Codice articolo 9783036528403
- Titolo
- Modelling and Machine Learning Methods for Bioinformatics and Data Science Applications
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3036528407
- ISBN 13
- 9783036528403
- Peso dell'articolo
- 455 grammi
- Dimensioni
- 250x175x11 mm
La modellazione matematica viene utilizzata abitualmente nelle scienze fisiche e ingegneristiche per aiutare a comprendere sistemi complessi e ottimizzare i processi industriali. La modellazione matematica differisce dall'Intelligenza Artificiale perché non utilizza esclusivamente i dati raccolti per descrivere un fenomeno o processo industriale, ma si basa su leggi fondamentali della fisica o dell'ingegneria che portano a sistemi di equazioni in grado di rappresentare tutte le variabili che caratterizzano il processo. Al contrario, i metodi di Machine Learning richiedono una grande quantità di dati per trovare soluzioni, rimanendo distaccati dal problema che li ha generati e cercando di dedurre il comportamento dell'oggetto, del materiale o del processo da esaminare dai campioni osservati.
La matematica ci permette di formulare modelli complessi con efficacia e creatività, descrivendo natura e fisica. Insieme alle potenzialità dell'Intelligenza Artificiale e delle tecniche di raccolta dati, è possibile un nuovo modo di affrontare i problemi pratici. L'inserimento delle equazioni derivanti dal mondo fisico nei modelli data-driven può infatti arricchire notevolmente il contenuto informativo dei dati campionati, consentendo di simulare fenomeni molto complessi, con tempi di calcolo drasticamente ridotti.
Gli approcci combinati costituiranno una svolta nelle applicazioni all'avanguardia, fornendo strumenti precisi e affidabili per la previsione dei fenomeni nei macro/microsistemi biologici, per applicazioni biotecnologiche e per la diagnostica medica, in particolare nel campo della medicina di precisione.
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