A learning machine is used to extract useful information from vast
quantities of biological data. The method includes pre-processing of
training data and test data to add dimensionality or to identify missing
or erroneous data points. The training data is used to train the learning
machine after which the success of the training is tested using the test
data. The test output is pre-processed to determine whether the knowledge
discovered from the pre-processed test data set is desirable. After the
training has been confirmed, live biological data can be pre-processed
then input into the trained learning machine for extraction of useful
information. In the preferred embodiment, the learning machine is one or
more support vector machines.
Учя машина использована для того чтобы извлечь полезную информацию от более обширных количеств биологических данных. Метод вклюает препроцессирование данных по тренировки и проверок данных для того чтобы добавить размерность или определить отсытствия или ошибочные частнй значение. Данные по тренировки использованы для тренировки учя машины after which испытан успех тренировки использующ проверки данных. Выход испытания pre-processed для того чтобы обусловить ли знание открынное от pre-processed комплекта проверок данных желательно. После того как тренировка была подтвержена, биологическими данными в реальном маштабе времени могут быть pre-processed после этого входной сигнал в натренированную учя машину для извлечения полезной информации. В предпочитаемом воплощении, учя машина будет one or more машинами вектора поддержки.
