Active Learning via Incremental Revelation: Dipeptidyl Peptidase-4 Inhibitors Case Study, Elix, CBI 2022
![生成モデルを中心としたAI創薬最前線 / Elix CBI 2019](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/77af2723514954af36f4d67e4310cb1b452b9f79/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F668f61ef63194f93a241f82faa87960e%2Fslide_0.jpg%3F16626838)
コンピュータープログラムのソースコードを広く一般に公開し、誰でも自由に使えるようにするオープンソースは技術の発展に役立つとしてGoogleが支持するもの。Googleで出会ったという2人のコンピューター科学者は自分たちの赤ちゃんをオープンソース化したことを発表しており、その理由についてブログサービス「Medium」でつづっています。 Saving Lydia: Why I’m Open Sourcing My Baby To Save Her and Millions of Others https://medium.com/lydian-accelerator/saving-lydia-62a1c0bdf0fb ローハン&ジェン夫妻は出身国は違えど共にコンピューター科学を学んだというバックグラウンドを持ち、Googleで出会ったことから結婚し、リディア・ニルジェンという名の娘を授かりまし
* English blog is also written here. Chainer [1]を使った、化学、生物学分野のための深層学習ライブラリ Chainer Chemistry を公開しました。 Github page: https://github.com/pfnet-research/chainer-chemistry Documentation: https://chainer-chemistry.readthedocs.io 本ライブラリにより、分子構造に対して簡単に深層学習(Deep learning)を適用することができるようになります。 例えば、化合物の分子構造を入力とした毒性の予測や、HOMO(最高被占軌道)レベルの回帰予測など、様々な化学的性質の予測に深層学習を適用することができます。 なお本ライブラリの開発にあたっては、PFN2017夏インターンシップに参加した
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