DeepLearningというニューラルネットワークの進化と、今後やってみたいこと - 右、斜め45度僕は、2000年前半、ニューラルネットワークを利用した生命情報科学の分析を行っていました。 ざっくりいうと、蛋白質A〜Zまでが、複雑に相互作用しあって、それこそ、連立方程式が100本連なって（例えば、2A+B→Cの反応が1sで進むとか、C+1/10 D→Aの反応が2Sで進むとか）その結果、蛋白質A〜Zの物質量が時系列によって変化します。目的は2つありまして、 インシュリンなど、特定の蛋白質の濃度をあげたいとき、どの蛋白質をどう投与すればよいか？を知りたい 単純に、蛋白質A〜Zの相互作用のメカニズムを明らかにしたい というものです。 そのような大義名分のもと、蛋白質A〜Zの中で測定可能な物質の濃度を教師データとして、内部の相互作用を推定するということを、ニューラルネットワークを使って行ってました。ぶっちゃけ大義名分はどうでもよくて、僕は、ニューラルネットを含めた機械学習にはまったわけです。
