Где-то в недрах вашей задачи по пептидным эпитопам затаилась та самая стандартная проблема машинки: жуткий дисбаланс данных. Есть миллион неэпитопов и жалкие 300 попадания в цель. Да уж, задача не из легких, и стандартный подход с копированием примеров и урезанием больших классов только запутывает.
Что же с этим делать? Давайте мыслим шире. Как говорят умные дядьки: "Просто видеть и замечать — это легко. Понять и адаптировать — это уже искусство". Погнали по пунктам, как можно схитрить:
- Генерация новых данных: Попробуйте улученные версии SMOTE — это топовые техники для создания новых данных. Варианты типа Borderline-SMOTE учитывают примеры, близкие к границе классов. Или идите дальше: гоните свои ГАНы и автокодировщики в бой, синтезируйте новые эпитопы, как истинный художник-генератор.
- Переводи весы и адаптируй потери: Взвешенные функции потерь настоящая находка. Делайте модель чуткой и наказывайте сильнее за ошибку редкого класса. И или фокусируйтесь на сложных примерах, используя Focal Loss. Стоит попробовать и One-Class Classification, когда работа идет чисто по эпитопам.
- Подходи с умом к выборке: Вместо простого уменьшения, отбирайте только самые информативные неэпитопы. Примените кластеризацию, чтобы выбрать представителей разных кластеров, чтобы датасет был более разнообразным и сложным.
- Трансформеры и предобучение: Что лежит на сердце у всех — это трансформеры, как ESM или ProtBERT. Вы же не зря на них обучались? Применяйте эмбеддинги для более простых классификаторов, и дело в шляпе.
- Рассмотрение задачи с другой стороны: Может, стоит менять взгляд? Сделайте ранжирование, вместо сухой классификации — систематизируйте пептиды по вероятности быть эпитопом.
В ваших руках все инструменты, чтобы реализовать систему автоматизации бизнес процессов и внедрить искусственный интеллект в анализ данных. Круто? Еще бы!
Больше подобного контента в моем блоге: https://ru.pinterest.com/priz1920/botseller-ai/
#автоматизациябизнеса #искусственныйинтеллектдлябизнеса #внедрениеИИвбизнес