MELLODDY: Cross-pharma Federated Learning at Unprecedented Scale Unlocks Benefits in QSAR without Compromising Proprietary Information

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.3c00799**1. この研究の学術的背景と核心となる学術的な問いは何か？**この研究は、機械学習モデルの予測性能を向上させるために用いられる「フェデレーテッドマルチパートナーマシンラーニング」を基に行われています。特に、訓練データを生成するのに大量のリソースが必要な分野で、効果的に訓練データ量を増やす手段として注目されています。そこで、本研究の核心的な問いは、このフェデレーテッド学習を用いて、複数の製薬会社が自身のモデルを改善することは可能なのか、という点です。続きをみる
Source: Note 起業ニュース

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