Tytuł pozycji:
Uczenie wielozadaniowe w predykcji własności molekularnych
- Tytuł:
-
Uczenie wielozadaniowe w predykcji własności molekularnych
Multitask Learning for Molecular Properties Prediction
- Autorzy:
-
Wójtowicz, Konrad
- Słowa kluczowe:
-
drug discovery, assay activity prediction, machine learning, multi-task learning, adapters, adapter fusion, transfer learning
odkrywanie leków, predykcja badania aktywności, uczenie maszynowe, uczenie wielozadaniowe, adaptery, fuzja adapterów, uczenie transferowe
- Język:
-
angielski
- Dostawca treści:
-
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
-
Przejdź do źródła Link otwiera się w nowym oknie
The aim of the study was to adapt multi-task learning to molecular data. Multi-task learning is a machine learning method that involves optimizing a model for multiple tasks simultaneously. In the study, both classical methods and their adaptations based on adapters were applied. A series of experiments were conducted, confirming the effectiveness of multi-task learning.
Celem pracy było zaadaptowanie uczenia wielozadaniowego do danych molekularnych. Uczenie wielozadaniowe to metoda uczenia maszynowego, która polega na optymalizacji modelu pod kątem wielu zadań jednocześnie. W ramach pracy zastosowano zarówno metody klasyczne, jak i ich modyfikacje oparte na adapterach. Przeprowadzono szereg eksperymentów, które potwierdziły skuteczność uczenia wielozadaniowego.
