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A Conversational Large-Language-Model Tutor that Accelerates Machine-Learning Method Development in Routine Bioanalytical Workflows
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AI
DOI：10.1002/cbic.202500678.png)
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摘要
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随着机器学习（ML）在实验化学领域日益重要，许多科学家因缺乏相关培训而面临应用障碍。尽管自动化机器学习（AutoML）平台提供了强大功能，但它们缺乏无机器学习背景用户所需的指导性框架。为弥补这一差距，本文提出了一种轻量级、对话式助手，通过通俗易懂的对话引导用户完成机器学习工作流设计。该助手由OpenAI的GPT-4o驱动，并通过Gradio界面部署，其操作基于结构化的系统提示，模拟教学推理过程。其行为如同领域特定导师：帮助用户定义机器学习目标、评估数据结构、选择模型、评估指标，并生成带注释的Python代码。本文提供了完整的开发过程文档，使研究人员能够将该系统应用于其他领域。本文通过两个代表性案例研究展示了其效用：1）诊断读数中侧向流动免疫分析试纸的图像分类；2）基于分子描述符对小分子进行液相色谱-质谱保留时间的回归预测。在这两种情况下，实验室成员在没有机器学习经验的情况下，仅通过该助手的指导成功开发了工作模型。通过降低数据丰富的分析工作流中机器学习的应用门槛，该系统为实验科学各领域提供了可定制的助手构建工作流。
Keyword:
generative AI in biochemical science
machine learning education tool
machine learning in biochemical science
machine learning model design
prompt engineering
AI总结
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期刊
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2.8
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946
被引数:
1.5W
机构
引用论文
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