Библиотека Scikit-fingerprints для эффективного вычисления молекулярных отпечатков и интеграции с машинным обучением.

 Scikit-fingerprints: An Advanced Python Library for Efficient Molecular Fingerprint Computation and Integration with Machine Learning Pipelines

“`html

Scikit-fingerprints: Продвинутая библиотека для эффективного вычисления молекулярных отпечатков и интеграции в процессы машинного обучения

В вычислительной химии молекулы часто представляются в виде молекулярных графов, которые должны быть преобразованы в многомерные векторы для обработки, особенно в приложениях машинного обучения. Это достигается с использованием алгоритмов извлечения молекулярных отпечатков, которые кодируют молекулярные структуры векторами. Эти отпечатки являются важными для задач хемоинформатики, таких как разнообразие химического пространства, кластеризация, виртуальный скрининг и прогнозирование молекулярных свойств.

Решение в деталях

Исследователи из Университета AGH в Кракове разработали scikit-fingerprints, пакет на языке Python, предназначенный для вычисления молекулярных отпечатков в хемоинформатике. Эта библиотека обеспечивает совместимый интерфейс с scikit-learn, что упрощает интеграцию в процессы машинного обучения. Она включает оптимизированные параллельные вычисления, что делает ее эффективной для обработки больших молекулярных наборов данных. Scikit-fingerprints включают более 30 типов молекулярных отпечатков, как 2D (основанные на топологии молекулярного графа), так и 3D (использующие пространственную структуру), позиционируя ее как наиболее полную библиотеку, доступную в экосистеме Python. Библиотека является открытым и доступным на PyPI и GitHub.

Практическое применение

Scikit-fingerprints – это пакет на языке Python, предназначенный для вычисления молекулярных отпечатков и оптимизированный для процессов хемоинформатики и машинного обучения. Он интегрируется с scikit-learn, обеспечивая простую интеграцию в процессы машинного обучения и поддерживая возможности параллельной обработки для больших наборов данных. Пакет включает более 30 типов отпечатков и поддерживает 2D и 3D представления. Ключевые особенности включают параллельные и распределенные вычисления с использованием Joblib и Dask, утилиты предварительной обработки для преобразования и стандартизации молекулярных данных, а также эффективную загрузку наборов данных через HuggingFace Hub. Код соответствует высоким стандартам качества с обширными тестами, проверками безопасности и практиками непрерывной интеграции и поставки.

Практическая польза

Scikit-fingerprints предлагает надежную библиотеку для вычисления молекулярных отпечатков с более чем 30 вариантами, как 2D, так и 3D. Его совместимый с scikit-learn интерфейс облегчает интеграцию в сложные процессы обработки данных. Эффективные параллельные вычисления ускоряют обработку больших наборов данных, что критично для задач, таких как виртуальный скрининг и настройка гиперпараметров. Его интуитивный API поддерживает пользователей с различным опытом программирования, таких как вычислительные химики и молекулярные биологи. Расширяемая архитектура библиотеки, высокое качество кода и активное участие сообщества демонстрируют ее актуальность и применимость. Она уже используется в исследованиях для прогнозирования молекулярных свойств и изучения токсичности пестицидов.

Заключение

Scikit-fingerprints – это продвинутая открытая библиотека на языке Python, предназначенная для вычисления молекулярных отпечатков, полностью совместимая с API scikit-learn. Это наиболее полнофункциональная библиотека в экосистеме Python, поддерживающая более 30 различных отпечатков и предлагающая эффективные параллельные вычисления для обработки больших наборов данных. Библиотека оптимизирована для хемоинформатики, разработки лекарств с нуля и вычислительной молекулярной химии, обеспечивая более быстрые и полноценные эксперименты. С фокусом на высоком качестве кода, поддерживаемости и безопасности, scikit-fingerprints предоставляет определенное решение для вычисления молекулярных отпечатков, упрощая задачи, такие как прогнозирование молекулярных свойств и виртуальный скрининг.

Проверьте статью и GitHub. Вся заслуга за этот проект принадлежит исследователям. Также не забудьте подписаться на Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу ML SubReddit с более чем 46 тысячами подписчиков.

Узнайте о предстоящих вебинарах по искусственному интеллекту здесь.

Статья Scikit-fingerprints: Продвинутая библиотека для эффективного вычисления молекулярных отпечатков и интеграции с процессами машинного обучения впервые появилась на MarkTechPost.

Используйте ИИ для роста вашего бизнеса

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставаться в числе лидеров, грамотно используйте Scikit-fingerprints: An Advanced Python Library for Efficient Molecular Fingerprint Computation and Integration with Machine Learning Pipelines.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на ссылка на Telegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…