분류 전체보기202 [Quantum-si, QSI] 단백실 시퀀싱업체 2024년 첫 발표자료 리뷰 1. Intro 안녕하십니까. 오늘은 제가 투자하고 있는 기업이기도 한 Quantum-si 에서 오랜만에 발표자료가 나와서 이야기 해보고자 합니다. 2. 단백질 분석의 중요성? 단백질을 분석한다는 것은 생명을 연구하는데에 있어서 아주 중요합니다. DNA가 설계도, RNA가 감독관이라면, 단백질은 결과물이라고 볼 수 있습니다. 결과물들에 따라 질병의 연관성이 발생될 수 있습니다. 그런데 대부분의 과학 연구들을 보면 DNA, RNA분석이 주를 이룹니다. 왜냐하면 단백질을 분석하기가 정말 힘들기 때문입니다. 단백질 분석이 어려운 이유는 다음과 같습니다. - 구조적 복잡성, 동적인 성질 (온도, ph(산도), 화학정 환경 변화에 민감), 상호작용의 복잡성 (여러 요인들과 상호작용을 하는 것으로 알려짐), 기능적.. 2024. 4. 11. [pytorch vs. Tensorflow] 딥러닝 프레임워크? 어떤 차이가 있을까? 1. Intro python으로 Deep learning 연구를 할때, 대부분의 사람들이 pytorch, Tensorflow를 이용합니다. 저는 pytorch를 이용합니다. 그런데 이 둘의 차이점에 대해서 궁금해 보신적이 없나요? 저도 항상 궁금하던 찰나에 외국 블로그를 참고하여 정리해 보았습니다. 2. pytorch vs. Tensorflow pytorch는 Facebook 그룹이 제작을 하였고, 2017년 github를 통해 open-source로 공개되었습니다. Tensorflow는 구글에서 만들어졌고, pytorch보다 더 일찍인 2015년에 open-source로 공개가 되었습니다. 그리고 구글에서 제작하다보니 안드로이드를 포함한 다양한 장치와의 호환성으로 인해 많은 스타트업이나, 조직에서 사용.. 2024. 4. 4. [scikit-learn, python] machine learning 에 주로 사용되는 python module 이번 포스팅은 machine learning을 하려면 필수적으로 알아야할 library인 scikit-learn에 대해서 이야기하고자 합니다. 1. scikit-learn은 (소개) 머신러닝은 데이터에서 지식을 추출하고, 패턴을 학습하며, 예측을 수행할 수 있는 강력한 기술로, 현대의 많은 기술 혁신과 응용 프로그램에서 중심적인 역활을 합니다. 요즘은 딥러닝이 핫한거 아닌가? 라고 하실 하실 수 있겠지만, 딥러닝은 머신러닝에 속해 있습니다. 그리고 여전히 딥러닝 이외의 machine learning들이 최근 연구에서도 다양하게 사용되는 것을 연구하다보면 알수가 있습니다. 예를들어 netfilx에서 개인에게 작품을 추천할때에도 machine learning을 이용한다고 들었습니다. scikit-learn은.. 2024. 4. 4. [임상실험]Geographic Atrophy 치료제 임상 (Apellis Pharmaceuticals) 1. Geographic atrophy (GA)란? Geographic atrophy (GA)는 지리적 황반변성은 눈의 망막에 발생하는 질병으로, 노인 황반변성(AMD)의 한 형태입니다. 이 질병은 망막 중앙 부분인 황반에 있는 세포들이 손상되어 시력을 점차 잃게 만드는 것으로 황반은 시간의 중심을 담당하으로 시력에 중요한 영향을 미칩니다. GA에 걸리게 되면, 망막 중앙 부분이 희미해지고, 눈알의 중앙에 있는 시각의 중심 부분이 손상되어 시야가 흐리게 보이는 것이 특징입니다. 해당 질병은 노화와 관련이 있으며, 노화로 인한 망막의 변화와 눈 건강에 영향을 미치는 요인들에 의하여 질병이 유발될 수 있습니다. 증상으로는 시야가 흐리고 깜박이는 경우가 있다고 합니다. 또한, 시야의 중앙 부분이 희미하게 보이.. 2024. 2. 21. [pytorch] transforms.Compose 사용법 1. Intro 요즘 이미지 분석에 대해서 흥미가 생겨서 열심히 공부하고 있습니다(사실 관련된 일을 맡게 되었습니다. 먹고살려고 빡시게 공부중입니다.). tensorflow를 공부하려다가 pytorch가 사용하기 편하다는 이야기를 듣고 바로 pytorch로 마음을 돌렸습니다. 바로 본론으로 들어가도록 하겠습니다. 딥러닝에서 이미지관련 모델을 제작할 때, 힘든 부분 중 하나가 바로 데이터의 양이지 않을까 싶습니다. 제한된 이미지에서 좋은 모델을 제작하기 위해서 사람들이 생각을 해낸 것은 Data augmentation입니다. Data augmentation은 생각보다 쉽습니다. 각도나, 명암을 변경하던지, 부분을 자르던지 다양한 방법으로 통해 augmentation 을 할 수 있습니다. Data augme.. 2024. 1. 15. [python] 데이터 사이언스에서 필요한 Library들? 0. Intro 다양한 정보를 많이 알고 있으면, 그에 따라 응용도 쉽게 됩니다. 그렇기 때문에, 다양한 정보의 습득은 아주 중요하다고 생각합니다. 이번에 제가 가져온 포스팅은 알면 많이 사용 가능할 것 같은 Library를 가져왔습니다. 몇 Libaray는 추가로 포스팅도 진행해보겠습니다. 1. Dask : 병렬컴퓨팅을 이용한 library pandas는 사람들이 가장 많이 사용하는 library중 하나입니다. 단점은 큰 데이터의 경우 읽어오는데, 혹은 만지는데 느릴수있다는 단점이 있습니다. 이를 해결하기 위하여 추천하는 Library가 Dask라고 할수있습니다. Dask는 병렬 컴퓨팅이 가능합니다. 그렇기 때문에 big data에서 쉽게 사용이 가능합니다. 간단한 예시 import dask.dataf.. 2024. 1. 2. 이전 1 2 3 4 ··· 34 다음
