ما هي تقنيات التعلم الآلي في البيولوجيا الحيوية؟

تقنيات التعلم الآلي في البيولوجيا الحيوية تتضمن العديد من الأدوات والتقنيات التي تستخدم أساليب الذكاء الاصطناعي لتحليل وفهم البيانات الحيوية، وتشمل ما يلي:

1. التعلم العميق (Deep Learning): طريقة تستخدم شبكات عصبونية متعددة الطبقات للتعلم والتحليل الذاتي للبيانات الحيوية.

2. التعلم بالتعزيز (Reinforcement Learning): تقنية تستخدم الإشراف لتدريب البرامج وتحسين أداء الأنظمة الحيوية.

3. التعلم الآلي المشروعي (Generative Learning): تقنية تستخدم لتوليد بيانات حيوية جديدة عن طريق تكرار عملية تحليل البيانات الحيوية.

4. التفاعل الذكي (Interactive Learning): تقنية تعتمد على مراقبة تفاعلات المستخدمين مع البيانات الحيوية لتحديد الأنماط والتصنيفات.

5. التعلم الإحصائي (Statistical Learning): تقنية تستخدم الأساليب الإحصائية لتحليل وتصنيف البيانات الحيوية.

6. التعلم الشامل (Holistic Learning): تقنية تدمج العديد من التقنيات المختلفة لتحليل البيانات الحيوية من مصادر مختلفة.