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Exploración de inferencia probabilÃstica en modelos de lenguaje usando Monte Carlo secuencial torcido para mejorar técnicas de muestreo y evaluación en tareas de IA.
Introducción a GNNome: marco de aprendizaje profundo geométrico para ensamblaje de novo del genoma. Mejora la reconstrucción de secuencias genómicas utilizando grafos de ensamblaje y aprendizaje automático.
Presentación del corpus Open MetaGenomic y el modelo gLM2 para el modelado del lenguaje genómico, abordando la creación del conjunto de datos, el entrenamiento del modelo y sus aplicaciones en interacciones proteÃna-proteÃna.
Explora técnicas avanzadas de compresión de secuencias y estructuras de proteÃnas mediante embeddings tokenizados y continuos, destacando el modelo CHEAP y la arquitectura HPCT.
Discrete Flow Matching: nueva técnica para generar datos discretos de alta dimensión. Mejora la perplejidad generativa y logra resultados competitivos en benchmarks de codificación.
Exploración de fenómica en descubrimiento de fármacos: microscopÃa y aprendizaje automático aplicados a imágenes celulares para identificar compuestos prometedores y sus mecanismos de acción.
Predição de afinidade de ligação com docking baseado em aprendizado de máquina. Exploração prática de técnicas avançadas para descoberta de medicamentos.
Explora la predicción de afinidad de unión mediante técnicas de acoplamiento basadas en aprendizaje automático para el descubrimiento de fármacos.
Explorez les avancées en repliement et conception des protéines avec Alex Tong. Découvrez les applications de l'apprentissage automatique dans la découverte de médicaments lors de cette conférence enregistrée à Mila.
Explora la deconvolución de objetivos en el descubrimiento de fármacos con aprendizaje automático. Aprende técnicas avanzadas para identificar dianas terapéuticas potenciales a partir de datos complejos.
Exploración del espacio molecular y aprendizaje activo con Yoshua Bengio. Conferencia de la Escuela de Verano de Aprendizaje Automático para el Descubrimiento de Fármacos 2024 en Mila.
Explicación detallada sobre la generación de novo en el descubrimiento de fármacos, con énfasis en técnicas de aprendizaje automático.
Explora el aprendizaje de potenciales interatómicos con ML en el contexto del descubrimiento de fármacos, presentado por Gianni De Fabritiis en la escuela de verano de Mila.
Accelerate atomistic simulations, sampling, and dynamics in drug discovery using machine learning techniques. Explore cutting-edge approaches to enhance computational efficiency and accuracy in molecular modeling.
Explora el uso de modelos de lenguaje grandes en el descubrimiento de fármacos con Andres M Bran. Aprende cómo la inteligencia artificial está revolucionando la investigación farmacéutica.
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