Q: 모델 업데이트 주기와 방법은 어떻게 되나요?
- tshance
- 5월 15일
- 1분 분량
최종 수정일: 6일 전
A: 12개월마다 필요시 새로운 독성 데이터를 수집하여 모델을 재학습할 예정입니다. 증분 학습(Incremental Learning) 방식을 적용하여 기존 모델의 성능을 유지하면서 새로운 정보를 효과적으로 반영할 계획입니다.
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전체 보기A: 주요 평가 지표로 정확도(Accuracy), 민감도(Sensitivity), 특이도(Specificity), F1-score를 사용했습니다.
A: S9 fraction의 존재 여부에 따라 화학물질의 대사 활성화가 달라질 수 있어 독성 프로파일이 다르게 나타날 수 있습니다. 따라서 두 조건을 분리하여 예측함으로써 더 정확한 유전독성 평가가 가능합니다.
A: PubChem, ISSTOX, ECHA를 선택한 이유는 각각 광범위한 화학물질 정보, 독성 특화 데이터, 규제 관련 데이터를 제공하기 때문입니다. 이를 통해 다양한 관점의 데이터를 확보하여 모델의 신뢰성을 높였습니다.
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