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卷麻了!AI+机器学习好发高分?!爆火后究竟还能发几篇?(小白友好)

解螺旋 • 1 周前 • 30 次点击  

今日福利


医学人们,别再盲目相信AI了!并不是AI写的所有论文都能顺利发表!

前不久,Frontiers in Cell and Developmental Biology上一篇使用AI工具制作插图的论文被撤稿原因是这些AI生成的图表被认为缺乏科学准确性和适当的学术标准!

这起撤稿事件再次提醒我们,AI工具虽然便利,但使用不当可能引发严重的学术风险。

AI辅助SCI写作:便利与风险并存

我们不得不承认AI工具为我们SCI写作带来了巨大的帮助。
然而,随着技术的不断进步,论文查重系统也在不断升级,具备了能够识别AI写作痕迹的能力。
若不能正确使用AI生成SCI,可能会面临严重后果,从论文被撤销到学术不端的指控,甚至可能导致学位被取消。

AI助力科研,关键在于方法

那么,现在还能用AI来写论文吗?答案是肯定的,但关键在于选对方法,合理使用。

正值618年中狂欢,解螺旋粉丝福利大放送,新课首发惊喜连连!

618活动期间,解螺旋【AI辅助机器学习课题设计+论文写作】伴学营惊喜上线!AI+机器学习的王炸组合,再也不愁发不了SCI~

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想正确使用AI工具搞定机器学习?那我们先来学习一波机器学习干货!

01

机器学习到底是什么?

机器学习是人工智能的一个分支,可以简单理解为一种数据分析的方法。

它是指利用算法来检测数据中的模式,而不需要明确的指示一个学习系统可以利用训练数据集,学会找出输入信息(例如图片)的特征与输出信息(如标签)之间的关联。

在生信领域,机器学习是一种强大的工具,它可以帮助我们从大规模生物学数据中提取有意义的信息,发现模式和趋势,以及预测生物学过程。

02

机器学习和数据挖掘的区别是什么?

机器学习其实本质上属于人工智能领域,其创立的初衷其实就是为了得到拥有自主思考能力的模型。

但是数据挖掘则不是,虽然机器学习和数据挖掘存在着重合,但是其中一个潜在的区别在于,机器学习倾向于执行一个已知的任务,并且通过学习去执行未知的操作,而数据挖掘则不同,数据挖掘的本质是去搜索隐藏在海量数据中被隐藏的细节。

举一个例子:机器学习更像是教一个机器人开车,而数据挖掘则是为了探索哪种汽车的性价比最高。

03

机器学习的分类

机器学习模型主要可以分为四个大类,分别是监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习

有监督学习包括:KNN、贝叶斯、决策树、线性回归、逻辑回归、神经网络、这些比较常见但是实用的算法。

无监督学习包括PCA、K-means聚类、高斯混合模型、限制波尔兹曼机、最大期望算法等。

有监督学习,我们需要掌握的就是两类:1.回归;2.分类


无监督学习,我们需要掌握的就是两类:1.降维;2.聚类



04

机器学习为什么这么火?


机器学习和logistic、线性回归相比,本身的优越性在于对于非线性关系进行建模。
我们知道无论是logistic和回归分析其实本质都是线性相关,计算的也就是OLS最小,所以具有明确的局限。
但是机器学习能够对非线性关系进行拟合。在临床上非线性关系很常见,所以才会有这么对paradox,比如肥胖悖论,胖的人心血管风险高,太瘦了好像研究表明也不好。
所以对于logistic回归或者Cox回归来说无法解决这个问题,而机器学习则可以解决这个问题。

05

机器学习在生信领域的应用

在生信分析领域,机器学习的应用十分广泛!例如:


基因组学数据分析


机器学习可以用于基因组数据的分类、聚类、特征选择和模式识别。


例如,可以利用机器学习算法来识别基因表达模式,寻找与特定疾病相关的基因。

蛋白质结构预测


蛋白质结构预测是生信中的一个难点。机器学习算法可以通过分析蛋白质序列和结构信息,预测蛋白质的三维结构,有助于理解其功能和相互作用。

药物发现与设计


机器学习在药物筛选、药物分子属性预测以及药物相互作用预测等方面发挥着重要作用,可以加速药物研发过程,降低成本。

生物图像分析


机器学习在生物图像分析中也可以扮演重要角色,如细胞图像分割、蛋白质定位预测等。这些应用有助于研究细胞结构和功能。

转录组学数据分析


通过分析基因表达数据,机器学习可以揭示基因调控网络、标识关键的转录因子和信号通路,从而深入了解细胞的生物过程。

疾病预测和诊断


机器学习可以利用生物标志物和临床数据,构建预测模型,用于早期疾病检测、疾病分类和治疗响应预测。

想掌握机器学习?大家一定要记住:不要死磕!!!

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写在最后:

通过使用机器学习,我们可以从众多的marker中筛选得到最具有诊断价值的marker,也可以通过机器学习构建出更加准确的临床预测模型,从而高质量、高效率的产出研究成果!

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