最終更新日:
2022-09-13 13:54:12.0
学習～モデルの共有のライフサイクルをシンプルに！生物活性や物理化学的特性の予測を組織に展開し、効率的にルーチン化！
「Trainer Engine」は、高精度の予測モデルを構築・展開し、隠された化学構造と活性値などとの関係性を見出すことができます。
また、各種機械学習アルゴリズムに対応しており、化学データを自動的に正規化して高性能な記述子を生成します。最も重要な統計パラメータは回帰と分類の両方のケースで計算されます。
再現性と可視化にも優れており、モデルをリポジトリに一元管理することで、再現性が確保されパラメータの比較を容易にします。分析ビューの表示形式も各種用意があるので、目的に応じて設定が可能です。
【特長】
■データの取り込み～検証済みモデルの組織内展開までカバーする網羅性
■構造式の標準化と高品質でカスタマイズ可能な記述子を利用する聡明さ
■モデル最適化のための豊富なフィードバックと可視化可能な利便性
■セントラルリポジトリで採用モデルの選定を支援する再現性
■内臓のグラフィカルインターフェース、その他デザインプラットフォームから予測機能にアクセス可能な統合性
■生物活性、ADMET、物理化学的性質の予測が可能
基本情報
【対応機械学習アルゴリズム例】
■ランダムフォレスト
■勾配ブースティング
■サポートベクターマシン
■ロジスティック回帰
【可視化例】
■テーブル
■チャート
■分類レイアウト
■回帰レイアウト
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