화학 분류
- 분류: 데이터 사이언스/AI
- 기술 스택: Tensorflow, Pytorch, Scikit-Learn, Pandas, Numpy
- 시작 날짜: 2024년 4월 15일
- 코드 저장소 URL: www.kaggle.com/code/kyeongsupchoi/compoundclassification
- 이 프로젝트는 다양한 화합물과 해당 활동 수준에 대한 정보가 포함된 데이터세트를 사용하여 작업합니다.
- 이 프로젝트의 목표는 분자 구조를 기반으로 특정 화합물의 활성 수준을 정확하게 예측할 수 있는 기계 학습 모델을 개발하는 것입니다.
- 데이터 세트는 'smiles'와 'activity'라는 두 개의 주요 열로 구성됩니다.
- 'smiles' 열에는 분자 구조를 나타내는 선형 표기법인 SMILES(Simplified Molecular Input Line Entry System) 문자열이 포함되어 있습니다.
- '활성' 열에는 '비활성', '중간' 또는 '활성'으로 분류된 각 화합물의 활성 수준이 포함됩니다.