Основы очистки данных в data science
В реальной жизни данные, к сожалению, не идеальны и требуют тщательной предобработки. Проблемы с данными могут возникать по разным причинам: из-за их природы, способа сбора или ошибок при вводе. Очистка данных позволит сделать анализ более точным, а в случае машинного обучения — улучшить качество моделей.
Обзор недавно выпущенной модели Evo для анализа геномных данных
Давайте представим, что вы начинающий или опытный биоинформатик, или "простой смертный", который хочет углубиться в анализ биологических данных. Спойлер: биоинформатики тоже смертные! Зачастую, не у каждого хватает ценного времени на проверку огромных последовательностей геномных данных, будь то поиск различных мутаций или прогнозирование структуры белков на основе последовательности аминокислот.Но не переживайте, в этом вам поможет искусственный интеллект
