Abstract
Machine learning is commonly employed to extract meaningful information from large and complex data. In situations where only scant data is available, algorithms can leverage abundant data from a separate (unrelated) context to address the learning problem. Here, we present two recently developed biomedical applications that take advantage of transfer learning to bridge the gap from model systems to human: single-cell label transfer and drug response prediction in patients.
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Patrick Simon Stumpf, Lisa-Katrin Schätzle und Andreas Schuppert (von oben nach unten)
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Stumpf, P.S., Schätzle, LK. & Schuppert, A. Transferlernen in der Biomedizin. Biospektrum 26, 682–684 (2020). https://doi.org/10.1007/s12268-020-1459-2
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