面向霍格沃茨魔药研发的机器学习方法
机器学习
2023-07-04 v1 其他定量生物学
摘要
目的：确定机器学习方法能否为霍格沃茨魔法学校的科研与教学生成有用的魔药配方。设计：使用深度神经网络将生成的配方分类至标准药物分类体系。环境：霍格沃茨魔法学校。数据来源：从哈利·波特维基中提取的72个来自霍格沃茨课程的魔药配方。结果：大多数生成的配方属于精神兴奋药和皮肤病用药类别。每个类别预测的配方数量反映了训练配方的数量。预测概率常高于90%，但部分配方以相近概率被分为2个或更多类别，这使得预期其预测效果变得复杂。结论：机器学习驱动的方法能够为霍格沃茨的科研与教学生成潜在有用的魔药配方。这对应于非魔法世界的类似努力，其中此类方法已被用于识别潜在有效的药物组合。
引用
@article{arxiv.2307.00036,
title = {Machine learning for potion development at Hogwarts},
author = {Christoph F. Kurz and Adriana N. König},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.00036},
year = {2023}
}