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유전체학 (Genomics) 과 바이오인포매틱스 (Bioinformatics) 분야에서 딥러닝 (Deep Learning) 은 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 방대한 양의 유전체 데이터 (Genomic data) 를 분석하고 복잡한 생물학적 문제들을 해결하는 데 딥러닝 기술이 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이 글에서는 딥러닝이 유전체학과 바이오인포매틱스 분야에 어떻게 활용되고 있는지, 그 중요성과 함께 구체적인 예시를 통해 알아보자.🧬 딥러닝과 유전체학의 만남유전체학은 생명체의 유전자 (Gene) 와 유전체 (Genome) 에 대한 연구를 다룬다. 유전체 데이터는 염기 서열 (Base sequence), 유전자 발현 (Gene expression), 단백질 구조 (Protein structure) 등..

머신러닝 분야에서 은닉 마르코프 모델(HMM, Hidden Markov Models)은 널리 사용되는 강력한 통계적 모델입니다. 시퀀스 데이터(Sequence Data)를 모델링하는 데 특히 효과적이며, 다양한 실제 문제에 적용될 수 있습니다. 이 글에서는 HMM의 기본 개념과 함께, 음성 인식, 자연어 처리, 바이오인포매틱스 등 다양한 분야에서의 활용 사례를 자세히 살펴보겠습니다. 🔈 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model) 소개은닉 마르코프 모델은 마르코프 체인(Markov Chain)을 기반으로 합니다. 마르코프 체인은 현재 상태가 이전 상태에만 의존하고, 그 이전의 상태에는 영향을 받지 않는다는 마르코프 성질(Markov Property)을 만족하는 확률적 모델입니다. HMM은..