Técnicas de transferência de aprendizagem aplicadas a modelos QSAR para regressão (2018)
- Authors:
- Autor USP: SIMÕES, RODOLFO DA SILVA - EACH
- Unidade: EACH
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; RELAÇÕES QUANTITATIVAS ENTRE ESTRUTURA QUÍMICA E ATIVIDADE BIOLÓGICA
- Keywords: Chemoinformatics; Quimioinformática; Transfer learning; Transferência de aprendizagem
- Language: Português
- Abstract: Para desenvolver um novo medicamento, pesquisadores devem analisar os alvos biológicos de uma dada doença, descobrir e desenvolver candidatos a fármacos para este alvo biológico, realizando em paralelo, testes em laboratório para validar a eficiência e os efeitos colaterais da substância química. O estudo quantitativo da relação estrutura-atividade (QSAR) envolve a construção de modelos de regressão que relacionam um conjunto de descritores de um composto químico e a sua atividade biológica com relação a um ou mais alvos no organismo. Os conjuntos de dados manipulados pelos pesquisadores para análise QSAR são caracterizados geralmente por um número pequeno de instâncias e isso torna mais complexa a construção de modelos preditivos. Nesse contexto, a transferência de conhecimento utilizando informações de outros modelos QSAR's com mais dados disponíveis para o mesmo alvo biológico seria desejável, diminuindo o esforço e o custo do processo para gerar novos modelos de descritores de compostos químicos. Este trabalho apresenta uma abordagem de transferência de aprendizagem indutiva (por parâmetros), tal proposta baseia-se em uma variação do método de Regressão por Vetores Suporte adaptado para transferência de aprendizagem, a qual é alcançada ao aproximar os modelos gerados separadamente para cada tarefa em questão. Considera-se também um método de transferência de aprendizagem por instâncias, denominado de TrAdaBoost... (Continua)(Continuação) Resultados experimentais mostram que as abordagens de transferência de aprendizagem apresentam bom desempenho quando aplicadas a conjuntos de dados de benchmark e a conjuntos de dados químicos
- Imprenta:
- Data da defesa: 10.04.2018
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ABNT
SIMÕES, Rodolfo da Silva. Técnicas de transferência de aprendizagem aplicadas a modelos QSAR para regressão. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-120939/. Acesso em: 18 abr. 2024. -
APA
Simões, R. da S. (2018). Técnicas de transferência de aprendizagem aplicadas a modelos QSAR para regressão (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-120939/ -
NLM
Simões R da S. Técnicas de transferência de aprendizagem aplicadas a modelos QSAR para regressão [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-120939/ -
Vancouver
Simões R da S. Técnicas de transferência de aprendizagem aplicadas a modelos QSAR para regressão [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07062018-120939/
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