QРешетка

QРешетка
Разработчик(и)	Абзу
Первоначальный выпуск	4 марта 2020 г .; 4 года назад
Написано в	С , Питон
Операционная система	Linux , MacOS , Windows
Тип	Машинное обучение
Лицензия	CC BY-NC-ND 4.0
Веб-сайт	документы .абзу .есть

QLattice программная — это библиотека , предоставляющая основу для символьной регрессии в Python . Он работает на Linux , Windows и macOS . Алгоритм QLattice разработан датско-испанской исследовательской компанией Abzu . ^[1] С момента своего создания QLattice привлекла значительное внимание, главным образом из-за присущей объяснимости создаваемых ею моделей. ^[2]^[3]^[4]

На конференции GECCO в Бостоне, штат Массачусетс, в июле 2022 года QLattice был объявлен победителем синтетического трека конкурса SRBench . ^[5]

Функции

QLattice работает с данными в категориальном и числовом формате. Это позволяет пользователю быстро генерировать, отображать и проверять математические формулы, которые потенциально могут объяснить процесс генерации данных. Он предназначен для удобного взаимодействия с исследователем, позволяя пользователю руководить поиском на основе уже имеющихся знаний. ^[2]^[6]

Научные результаты

QLattice в основном ориентирован на ученых и хорошо интегрируется с научным рабочим процессом. ^[2]^[6] Он использовался в исследованиях во многих различных областях, таких как потребление энергии в зданиях, ^[3] питьевая вода, ^[7] сердечная недостаточность, ^[8] преэклампсия, ^[4] болезнь Альцгеймера, ^[9] гепатоцеллюлярная карцинома, ^[9] и рак молочной железы. ^[9]

См. также

Ссылки

^ Кевин Рене Бролёс; Мира Скаллопс Мачадо; Крис Кейв; Иоанн Казак; Вальдемар Стентофт-Хансен; Виктор Галиндо Батанеро; Том Джелен; Каспер Вильструп (12 апреля 2021 г.). «Подход к символической регрессии с использованием Фейна». arXiv : 2104.05417 [ cs.LG ].
^ Jump up to: ^а ^б ^с Абзу (22 июля 2022 г.). «Что такое QLattice?» .
^ Jump up to: ^а ^б Веннингер, Саймон; Каймакчи, Кан; Вите, Кристиан (2022). «Объяснимое долгосрочное прогнозирование энергопотребления здания с использованием QLattice». Прикладная энергетика . 308 . Elsevier BV: 118300. doi : 10.1016/j.apenergy.2021.118300 . ISSN 0306-2619 . S2CID 245428233 .
^ Jump up to: ^а ^б Уилструп, Каспер; Хедли, Паула Л.; Роде, Лайн; Размещение, Софи; Войдеманн, Карен Р.; Шалми, Анна-Катрин; Сундберг, Карин; Кристиансен, Майкл (30 июня 2022 г.), Символический регрессионный анализ взаимодействий между адипокинами материнской сыворотки в первом триместре беременности при развитии преэклампсии , Лаборатория Колд-Спринг-Харбор, doi : 10.1101/2022.06.29.22277072 , S2CID 250331945
^ Майкл Комменда; Уильям Ла Кава; Маймуна Маджумдер; Фабрисио Оливетти из Франции; Марко Вирголин (22 июля 2022 г.). «Конкурс SRBench 2022: интерпретируемая символическая регрессия для науки о данных» .
^ Jump up to: ^а ^б Бхаради, Винаяк (30 июля 2021 г.). «Среда QLattice и модели QGraph Фейна — новый взгляд на глубокое обучение». Новые технологии в здравоохранении . Уайли. стр. 69–92. дои : 10.1002/9781119792345.ch3 . ISBN 9781119792345 . S2CID 238793347 .
^ Риянтоко, Присмахарди Аджи; Дияса, я получу еще три (28 октября 2021 г.). «FQAM» Автоматическое моделирование Feyn-QLattice: модуль Python машинного обучения для классификации данных в области питьевого водоснабжения . IEEE. стр. 100-1 135–141. дои : 10.1109/icimcis53775.2021.9699371 . ISBN 978-1-6654-2733-3 .
^ Уилступ, Каспер; Кейв, Крис (15 января 2021 г.), Сочетание символической регрессии с моделью пропорциональных рисков Кокса улучшает прогнозирование смертности от сердечной недостаточности , Лаборатория Колд-Спринг-Харбор, doi : 10.1101/2021.01.15.21249874 , S2CID 231609904
^ Jump up to: ^а ^б ^с Кристенсен, Нильс Йохан; Демхартер, Сэмюэл; Мачадо, Мира; Педерсен, Ликке; Сальваторе, Марко; Стентофт-Хансен, Вальдемар; Иглесиас, Микель Триана (22 июня 2022 г.). «Выявление взаимодействий в данных омики для открытия клинических биомаркеров с использованием символической регрессии» . Биоинформатика . 38 (15). Издательство Оксфордского университета (OUP): 3749–3758. doi : 10.1093/биоинформатика/btac405 . ISSN 1367-4803 . ПМЦ 9344843 . ПМИД 35731214 .

Эта искусственному интеллекту статья, посвященная , незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее .

[srfeyn-1] Кевин Рене Бролёс; Мира Скаллопс Мачадо; Крис Кейв; Иоанн Казак; Вальдемар Стентофт-Хансен; Виктор Галиндо Батанеро; Том Джелен; Каспер Вильструп (12 апреля 2021 г.). «Подход к символической регрессии с использованием Фейна». arXiv : 2104.05417 [ cs.LG ].

[qlattice_docs-2] Jump up to: ^а ^б ^с Абзу (22 июля 2022 г.). «Что такое QLattice?» .

[wenninger-3] Jump up to: ^а ^б Веннингер, Саймон; Каймакчи, Кан; Вите, Кристиан (2022). «Объяснимое долгосрочное прогнозирование энергопотребления здания с использованием QLattice». Прикладная энергетика . 308 . Elsevier BV: 118300. doi : 10.1016/j.apenergy.2021.118300 . ISSN 0306-2619 . S2CID 245428233 .

[wilstrup_hf-4] Jump up to: ^а ^б Уилструп, Каспер; Хедли, Паула Л.; Роде, Лайн; Размещение, Софи; Войдеманн, Карен Р.; Шалми, Анна-Катрин; Сундберг, Карин; Кристиансен, Майкл (30 июня 2022 г.), Символический регрессионный анализ взаимодействий между адипокинами материнской сыворотки в первом триместре беременности при развитии преэклампсии , Лаборатория Колд-Спринг-Харбор, doi : 10.1101/2022.06.29.22277072 , S2CID 250331945

[srbench2022-5] Майкл Комменда; Уильям Ла Кава; Маймуна Маджумдер; Фабрисио Оливетти из Франции; Марко Вирголин (22 июля 2022 г.). «Конкурс SRBench 2022: интерпретируемая символическая регрессия для науки о данных» .

[bharadi-6] Jump up to: ^а ^б Бхаради, Винаяк (30 июля 2021 г.). «Среда QLattice и модели QGraph Фейна — новый взгляд на глубокое обучение». Новые технологии в здравоохранении . Уайли. стр. 69–92. дои : 10.1002/9781119792345.ch3 . ISBN 9781119792345 . S2CID 238793347 .

[riyantoko-7] Риянтоко, Присмахарди Аджи; Дияса, я получу еще три (28 октября 2021 г.). «FQAM» Автоматическое моделирование Feyn-QLattice: модуль Python машинного обучения для классификации данных в области питьевого водоснабжения . IEEE. стр. 100-1 135–141. дои : 10.1109/icimcis53775.2021.9699371 . ISBN 978-1-6654-2733-3 .

[wilstup-8] Уилступ, Каспер; Кейв, Крис (15 января 2021 г.), Сочетание символической регрессии с моделью пропорциональных рисков Кокса улучшает прогнозирование смертности от сердечной недостаточности , Лаборатория Колд-Спринг-Харбор, doi : 10.1101/2021.01.15.21249874 , S2CID 231609904

[christensen-9] Jump up to: ^а ^б ^с Кристенсен, Нильс Йохан; Демхартер, Сэмюэл; Мачадо, Мира; Педерсен, Ликке; Сальваторе, Марко; Стентофт-Хансен, Вальдемар; Иглесиас, Микель Триана (22 июня 2022 г.). «Выявление взаимодействий в данных омики для открытия клинических биомаркеров с использованием символической регрессии» . Биоинформатика . 38 (15). Издательство Оксфордского университета (OUP): 3749–3758. doi : 10.1093/биоинформатика/btac405 . ISSN 1367-4803 . ПМЦ 9344843 . ПМИД 35731214 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]