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摘要 在计算生物学 (CB)、生物信息学、健康信息学 (HI)、精准医学 (PM) 和精准农业 (PA) 的多个项目中，机器学习 (ML) 已成为主要资源。在本文中，我们研究了机器学习在五大研究领域计算方法开发中的应用。过去几年，人们对人工智能 (AI)、用于计算方法开发的综合 ML 和 DL 技术的兴趣日益浓厚。多年来，大量的研究已经完成，但生物医学科学家仍然没有足够的知识来有效地处理生物医学项目，因此可能会采用错误的方法，从而导致频繁出错或测试过高。由于数据 (ML) 的数量、多样性和复杂性不断增加，医疗保健已成为人工智能 (AI) 和机器学习的沃土。医疗保健提供商和生命科学企业已经使用各种 AI 技术。本综述总结了传统的机器学习周期、几种机器学习算法、各种数据分析技术以及在五个研究领域的有效使用。在这篇综合评论分析中，我们提出了 10 种快速准确的做法，在健康信息学、生物信息学、计算和系统生物学、精准医学和精准农业中使用 ML 技术，避免我们在几种计算方法工作中观察到数百次的一些常见错误。
各领域基于人工智能和机器学习的实践
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