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구조-활성의 정량적 관계

색인 구조-활성의 정량적 관계

조-활성의 정량적 관계 (Quantitative structure–activity relationship, QSAR)모델은 화학, 생물학, 공학에서 사용되는 회귀 또는 분류모델을 말. 다른 회귀모델들 처럼 QSAR 회귀모델은 수치형태의 반응변수(Y)와 예측변수(X)의 관계를 나타내고, QSAR 분류모델은 범주형태의 반응변수와 예측변수의 관계를 나타낸 것이.

28 처지: 끓는점, 데이터 마이닝, 독립변수와 종속변수, 리스크 평가제도, 물질대사, 가설, 결정 트리 학습법, 결정학, 귀납, 기계 학습, 스칼라 (수학), 효소, 용해도, 회귀 분석, 펍메드 센트럴, 인공신경망, 유럽 연합, 유기화학, 유한 집합, 파이썬, 상관 분석, 수용체, 수학적 모델, 서포트 벡터 머신, 알케인, 신호 전달, 화학 반응, REACH.

끓는점

끓는점(-點)은 액체 물질의 증기압이 외부 압력과 같아져 끓기 시작하는 온도이.

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데이터 마이닝

이터 마이닝(data mining)은 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아 내는 것이.

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독립변수와 종속변수

실험이나 모델링에서 사용되는 변수는 독립 변수(independent variable), 종속 변수(dependent variable) 혹은 기타로 분류할 수 있. 독립 변수는 입력값이나 원인을 나타내며, 종속 변수는 결과물이나 효과를.

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리스크 평가제도

리스크 평가제도(RAAS: Risk Assessment and Application System)란 금융감독원이 보험사의 리스크를 종합평가해 차별화된 감독을 적용하는 방식이.

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물질대사

아데노신 삼인산(ATP)의 구조. ATP는 에너지를 전달하는 주요 분자이다. 물질대사(物質代謝) 또는 단순히 대사(代謝) 또는 메터볼리즘(라틴어, 독일어: Metabolismus)은 생물의 세포에서 생명을 유지하기 위해 일어나는 화학 반응이.

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가설

설(假說)은 현실적 조건에서는 증명하거나 검증하기 어려운 사물, 현상의 원인 또는 합법칙성에 관하여 예측하는 이론이.

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결정 트리 학습법

정 트리 학습법(decision tree learning)은 어떤 항목에 대한 관측값과 목표값을 연결시켜주는 예측 모델로써 결정 트리를 사용.

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결정학

정학(結晶学, crystallography)은 결정의 기하학적인 특징과 광학적인 성격, 물리적 성질, 화학적 성질 등을 연구하는 학문이.

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귀납

납 추론(歸納推論)은 1620년에 프랜시스 베이컨이 창안한 추론 방법이.

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기계 학습

학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이.

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스칼라 (수학)

스칼라()란 크기와 방향을 가지는 벡터에 대비하는 개념으로, 크기만 있고 방향을 가지지 않는 양을 말. 예를 들면 속도가 방향도 포함한 벡터인데 비해, 그 절댓값인 속력은 방향을 가지지 않는 스칼라이.

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효소

인간 글리옥살라제 I. 효소(酵素)는 생명체 내부의 화학 반응을 매개하는 단백질 촉매이.

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용해도

용해도(溶解度)는 용질이 용매에 포화상태까지 녹을 수 있는 한도를 말하는데, 보통 용매 100g에 최대로 녹을 수 있는 용질의 그램(g) 수를 의미.

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회귀 분석

독립변수 1개와 종속변수 1개를 가진 선형회귀의 예 통계학에서, 회귀 분석(回歸 分析)은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이.

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펍메드 센트럴

펍메드 센트럴(PMC)은 미국 국립 보건원(NIH) 산하 미국 국립 의학 도서관(NLM)에서 운영하고 있는 바이오 의학 및 생명 공학 분야 전자 도서관이.

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인공신경망

인공 신경망은 노드들의 그룹으로 연결되어 있으며 이들은 뇌의 방대한 뉴런의 네트워크과 유사하다. 위 그림에서 각 원모양의 노드는 인공 뉴런을 나타내고 화살표는 하나의 뉴런의 출력에서 다른 하나의 뉴런으로의 입력을 나타낸다. 인공신경망(人工神經網)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이.

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유럽 연합

유럽 연합(EU)은 유럽의 28개 회원국으로 이뤄진 국가 연합이.

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유기화학

메테인 분자 구조: 가장 단순한 탄화수소 화합물 유기화학(有機化學, Organic chemistry)은 유기 화합물의 구조나 특성, 제법 및 응용등을 연구하는 화학의 한 분야이.

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유한 집합

수학에서, 유한 집합(有限集合)이란 집합의 원소의 개수가 한정되어 원소의 개수가 무한개가 아닌 집합을 의미.

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파이썬

이썬()은 1991년 프로그래머인 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 발표한 고급 프로그래밍 언어로, 플랫폼 독립적이며 인터프리터식, 객체지향적, 동적 타이핑(dynamically typed) 대화형 언어이.

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상관 분석

상관 분석(correlation analysis)은 확률론과 통계학에서 두 변수간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는 지를 분석하는 방법이.

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수용체

생화학 분야에서 수용체(受容體,, 리셉터)는 세포 표면에서 일반적으로 볼 수 있는 분자로서, 세포 외부로부터 화학 신호를 받. 이러한 외부 물질들이 수용체와 결합하면 무언가(특정 물질을 세포로 들어오게 하거나 나가게 하거나, 분열을 지시하는 등)를 하도록 세포에게 지시.

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수학적 모델

상태도. 수학적 모델(數學的-, mathematical model), 수학 모델(數學-), 수리 모델(數理-)은 수학적 개념과 언어를 사용한 시스템의 서술이.

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서포트 벡터 머신

선형 SVM이 두 자료(흰색 원, 검은색 원)을 직선으로 분리하고 있다. 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM* 은 기계 학습의 분야 중 하나로 패턴 인식, 자료 분석을 위한 지도 학습 모델이며, 주로 분류와 회귀 분석을 위해 사용한다. 두 카테고리 중 어느 하나에 속한 데이터의 집합이 주어졌을 때, SVM 알고리즘은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단하는 비확률적 이진 선형 분류 모델을 만든다. 만들어진 분류 모델은 데이터가 사상된 공간에서 경계로 표현되는데 SVM 알고리즘은 그 중 가장 큰 폭을 가진 경계를 찾는 알고리즘이다. SVM은 선형 분류와 더불어 비선형 분류에서도 사용될 수 있다. 비선형 분류를 하기 위해서 주어진 데이터를 고차원 특징 공간으로 사상하는 작업이 필요한데, 이를 효율적으로 하기 위해 커널 트릭을 사용하기도 한다.

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알케인

알케인(←) 또는 알칸은 고리가 없는 사슬형 포화 탄화수소의 일반명이.

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신호 전달

각각의 세포는 주어진 환경에서 자극을 감지하고, 그 자극에 반응해야.

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화학 반응

화학 반응을 증명하는 동영상. 화학 반응(化學反應)은 어떠한 화학 물질이 화학 변화를 겪어 다른 물질로 변화하는 과정이.

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REACH

REACH는 Registration, Evaluation, Authorization and Restriction of CHemicals 의 약어로 화학물질의 등록, 평가, 허가, 제한에 관한 제도를 뜻. EU 내에서 연간 1톤 이상 제조 또는 수입되는 모든 화학물질에 대해 제조량, 수입량과 위해성에 따라 등록, 평가, 허가 및 제한을 받도록 하는 화학물질 관리 규정이.

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QSAR.

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