Перейти к содержимому

Создание модели машинного обучения для компьютерного поиска лекарств с нуля (Урок по Weka №4)

Data Professor

0:00 / 0:00

Создание модели машинного обучения для компьютерного поиска лекарств с нуля (Урок по Weka №4)

19 218 просмотров · 5 лет назад
Data Professor
222 тыс. подписчиков
19 218 просмотров · 5 лет назад
В этом видео я покажу вам, как создать модель машинного обучения для компьютерного поиска лекарств с нуля. Сначала мы рассчитаем молекулярные дескрипторы (используя программное обеспечение PaDEL-Descriptor), подготовим входной ARFF-файл, который в конечном итоге будет использован для построения моделей регрессии и классификации с помощью инструмента машинного обучения без программирования под названием Weka. 🌟 Поддержите меня, купив кофе: https://www.buymeacoffee.com/dataprof... ⭕ Ссылки к этому видео: ✅ HCVpred GitHub: https://github.com/chaninlab/hcvpred/ ✅ Статья о HCVpred: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/a... ✅ Веб-сайт Weka 3: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ ✅ Купить официальную книгу о Weka 3: https://amzn.to/34MY6LC ⭕ Плейлист: Посмотрите другие наши видео в следующих плейлистах. ✅ Основы науки о данных: https://bit.ly/dataprofessor-ds101 ✅ Подкаст YouTuber о науке о данных: https://bit.ly/datascience-youtuber-p... ✅ Виртуальная стажировка в области науки о данных: https://bit.ly/dataprofessor-internship ✅ Биоинформатика: http://bit.ly/dataprofessor-bioinform... ✅ Инструментарий для науки о данных: https://bit.ly/dataprofessor-datascie... ✅ Streamlit (веб-приложение на Python): https://bit.ly/dataprofessor-streamlit ✅ Shiny (веб-приложение на R): https://bit.ly/dataprofessor-shiny ✅ Советы и рекомендации по Google Colab: https://bit.ly/dataprofessor-google-c... ✅ Советы и рекомендации по Pandas: https://bit.ly/dataprofessor-pandas ✅ Проект по анализу данных на Python: https://bit.ly/dataprofessor-python-ds ✅ Проект по анализу данных на R: https://bit.ly/dataprofessor-r-ds ✅ Weka (машинное обучение без кода): http://bit.ly/dp-weka ⭕ Подпишитесь: Если вы здесь впервые, для меня было бы очень важно, если бы вы подписались на этот канал. ✅ Подписаться: https://www.youtube.com/dataprofessor... ⭕ Рекомендуемые инструменты: 🌟 Kite — это БЕСПЛАТНЫЙ помощник по программированию на основе ИИ, который поможет вам писать код быстрее и эффективнее. Плагин Kite интегрируется со всеми ведущими редакторами и IDE, предоставляя вам интеллектуальные подсказки и документацию во время набора текста. Я использую Kite, и он мне очень нравится! ✅ Ознакомьтесь с Kite: https://www.kite.com/get-kite/?utm_me... ⭕ Рекомендуемые книги: ✅ Практическое машинное обучение с Scikit-Learn: https://amzn.to/3hTKuTt ✅ Наука о данных с нуля: https://amzn.to/3fO0JiZ ✅ Справочник по науке о данных на Python: https://amzn.to/37Tvf8n ✅ R для науки о данных: https://amzn.to/2YCPcgW ✅ Искусственный интеллект: необходимые знания от Harvard Business Review: https://amzn.to/33jTdcv ✅ Сверхдержавы в области ИИ: Китай, Силиконовая долина и Новый мировой порядок: https://amzn.to/3nghGrd ⭕ Фотографии, графика и видео, используемые на этом канале: ✅ https://1.envato.market/c/2346717/628... ⭕ Подписывайтесь на нас: ✅ Medium: http://bit.ly/chanin-medium ✅ FaceBook:   / dataprofessor   ✅ Веб-сайт: http://dataprofessor.org/ (В разработке) ✅ Twitter:   / thedataprof   ✅ Instagram:   / data.professor   ✅ LinkedIn:   / chanin-nantasenamat   ✅ GitHub 1: https://github.com/dataprofessor/ ✅ GitHub 2: https://github.com/chaninlab/ Иконки, использованные в миниатюре, предоставлены freepik через flaticon: ✅ Капсулы: https://www.flaticon.com/free-icon/ca... ⭕ Дисклеймер: Рекомендуемые книги и инструменты являются партнерскими ссылками, которые приносят мне часть дохода от продаж без дополнительных затрат для вас, что будет способствовать улучшению контента этого канала. #weka #qsar #drugdiscovery #regression #classification #nocodeml #eda #exploratorydataanalysis #datawrangling #datascience #dataanalyst #analytics #machinelearning #dataprofessor #bigdata #machinelearning #datamining #bigdata #ai #artificialintelligence #dataanalytics #dataanalysis #dataprofessor