قیافه‌م وقتی یه مقاله از سال 1998 همون چیزی رو میگه که من شش ماهه سعی دارم با اشک و عرق و خون ثابتش…

💥 کند کردن روند پیری یافته جدید دانشمندان آلمانی💎 از سری پست‌های پایگاهِ خبری کمپ بیوانفورماتیک!!!💎 لطفا برای مطالعه این مطلب علمی بر روی لینک زیر کلیک کنید 👇💎 ResBio Post - Click Here#مقاله #بیوانفورماتیک ----------🆔 @BioinfCamp

فایل‌های .h5 یا HDF5 چیست؟فایل‌های با پسوند .h5 مخصوص ذخیره‌سازی داده‌های علمی بزرگ هستن. این فرمت ساختار سلسله‌مراتبی داره (مثل فولدر و زیر‌فولدر) و برای کار با داده‌های حجیم و چندبعدی عالیه.ویژگی‌ها:🔹 مناسب برای Big Data🔹 ساختار منظم با groups و datasets🔹 پشتیبانی از متادیتا و انواع داده‌هاکاربردها:🔹ذخیره مدل‌های یادگیری ماشین (مثل Keras)🔹 داده‌های علمی بیوانفورماتیکی🔹 پروژه‌های پردازش تصویر و سیگنالویژگی‌های خاص در داده‌های Single-cell:🔹 با داده‌های پراکنده (sparse) عالی کار می‌کنه🔹 در خواندن/نوشتن داده‌ها خیلی سریعه🔹 ذخیره منظم متادیتا (مثل ژن‌ها، سلول‌ها، خوشه‌ها)#آنالیز_داده ----------🆔 @BioinfCamp

فهرست شبکه‌های عصبی که باید بدونید🔹 Perceptron🔹 Feed-Forward Neural Network (FFNN)🔹 Radial Basis Function Network (RBFN)🔹 Deep Feed-Forward Network (DNN)🔹 Convolutional Neural Network (CNN)🔹 Recurrent Neural Network (RNN)🔹 Gated Recurrent Unit (GRU)🔹 Autoencoder (AE)🔹 Variational Autoencoder (VAE)🔹 Generative Adversarial Network (GAN)🔹 Self-Organizing Map (SOM)🔹 Hopfield Network🔹 Transformer Network🔹 Long Short-Term Memory Network (LSTM)🔹 Boltzmann Machine / Restricted Boltzmann Machine (RBM)#شبکه‌های_عصبی #یادگیری_ماشین----------🆔 @BioinfCamp

معرفی GeneCards: پایگاه داده ژن‌های انسانی🔹 این پایگاه‌داده اطلاعات کامل و کاربرپسندی درباره تمام ژن‌های انسانی، چه ژن‌های شناسایی‌شده و چه ژن‌های پیش‌بینی‌شده، ارائه می‌دهد.🔹 این پایگاه داده به‌صورت خودکار اطلاعات ژن‌محور را از حدود ۲۰۰ منبع وب مختلف جمع‌آوری و ترکیب می‌کند، از جمله اطلاعات ژنومی، ترنسکریپتومی، پروتئومی، ژنتیکی، بالینی و عملکردی.🔹 با GeneCards می‌توان به راحتی اطلاعات دقیق و گسترده‌ای درباره ژن‌های انسانی به‌دست آورد و از آن در تحقیقات زیست‌پزشکی و بیوانفورماتیک استفاده کرد.💎 genecards.org/#%DA%98%D9%86 #ژنتیک----------🆔 @BioinfCamp

معرفی Training Loss🔹 معیاری است برای سنجش عملکرد مدل یادگیری ماشین روی داده‌های آموزشی در حین فرآیند یادگیری.🔹 به زبان ساده، این عدد نشان می‌دهد پیش‌بینی‌های مدل چقدر با برچسب‌های واقعی داده‌های آموزشی فاصله دارند.🔹 فرض کنید مدلی برای تشخیص گربه و سگ آموزش می‌دهید. اگر در یک دسته از تصاویر، مدل یک گربه را به اشتباه سگ پیش‌بینی کند، مقدار Training Loss افزایش پیدا می‌کند. سپس الگوریتم بهینه‌ساز تلاش می‌کند این خطا را در مراحل بعدی کاهش دهد.🔹 کاهش Training Loss به معنی بهتر شدن مدل روی داده‌های آموزشی است.#یادگیری_ماشین ----------🆔 @BioinfCamp

📢 فرصت شغلی در حوزه هوش مصنوعی و بیوانفورماتیک در فرانسه 🇫🇷🔹 مؤسسه IGMM-CNRS در مون‌پلیه فرانسه به دنبال جذب یک متخصص بیوانفورماتیک یا AI Engineer برای پروژه‌ای در زمینه هوش مصنوعی در کشف دارو است.🔹 موضوع پروژه:توسعه روش‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پیش‌بینی پاسخ به دارو در سرطان کولورکتال مقاوم به درمان (CMS4) و کمک به شناسایی ترکیبات درمانی جدید.🔹 تسلط خوب به یادگیری ماشین، آمار، ریاضیات و آشنایی با Linux مورد انتظار است. تجربه در زمینه‌هایی مانند Bioinformatics، GNN، Active Learning، HPC/GPU و Drug Discovery مزیت محسوب می‌شود.🔹 محل: Montpellier, France 🇫🇷🔹 قرارداد: ۱۳ ماه، با امکان تمدید تا ۳ سال🔹 حقوق: از حدود €2,521 ناخالص در ماه، بسته به سابقه🔹 مزایا: ۴۴ روز مرخصی سالانه، حمایت از دورکاری و کمک‌هزینه حمل‌ونقل🔗 اطلاعات بیشتر و ارسال درخواست#فرصت‌شغلی----------🆔 @BioinfCamp