• Машинное обучение используется для обработки биологических данных и создания моделей.
• Основные направления биоинформатики: прогнозирование, классификация и инжиниринг признаков.
• Прогнозирование: выявление закономерностей и предсказание биологических процессов.
• Классификация: систематизация и упрощение анализа биологических данных.
• Инжиниринг признаков: извлечение значимых аспектов и удаление избыточных данных.
• Методы машинного обучения: свёрточные нейронные сети, скрытые марковские модели и кластеризация.
• Качество исходных данных влияет на точность алгоритмов.
• Ошибки, шум и недостаток данных требуют предварительной обработки и аналитических подходов.