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Aprendizado de máquina: das ciências moleculares às sociais.

Cientistas debatem redes complexas e aprendizado de máquina: das ciências moleculares às sociais

Cientistas debatem redes complexas e aprendizado de máquina: das ciências moleculares às sociais

A combinação de métodos de análise de redes complexas com algoritmos de aprendizado de máquina (ML) tornou-se uma estratégia muito útil para o estudo de sistemas complexos em ciências aplicadas.

Segundo os cientistas a estrutura e função de tais sistemas podem ser estudadas e representadas através das abordagens acima mencionadas, que variam de pequenos compostos químicos, proteínas, vias metabólicas e outros sistemas moleculares, a sinapses neuronais no córtex cerebral, ecossistemas e internet , mercados, redes sociais, desenvolvimento de programas em educação, aprendizado social etc. 

Para os pesquisadores os algoritmos de ML são úteis para estudar grandes conjuntos de dados com características de sistemas complexos. 

Assim, os pesquisadores decidiram lançar uma edição especial focada nos benefícios do uso de ML e análise de rede complexa (em combinação ou separadamente) para estudar sistemas complexos em ciências aplicadas. O tópico da edição é: Redes complexas e aprendizado de máquina em ciências aplicadas. As contribuições para esta edição especial estão destacadas abaixo.

Fonte
MDPI and ACS Style Quesada, D.; Cruz-Monteagudo, M.; Fletcher, T.; Duardo-Sanchez, A.; González-Díaz, H. Complex Networks and Machine Learning: From Molecular to Social Sciences. Appl. Sci. 2019, 9, 4493.


Por Blog Caderno de Educação


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