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20 関係: バイオインフォマティクス、リュブリャナ大学、レコメンダシステム、ビジュアルプログラミング言語、データマイニング、アルゴリズム、オープンソース、クロスプラットフォーム、グラフィカルユーザインタフェース、ゲノミクス、C++、Cython、GitHub、GNU General Public License、NumPy、Python、Scikit-learn、SciPy、機械学習、教師なし学習。
バイオインフォマティクス
バイオインフォマティクス（英語：bioinformatics）または生命情報科学（せいめいじょうほうかがく）は、生命科学と情報科学の融合分野のひとつで、DNAやRNA、タンパク質の構造などの生命が持っている「情報」といえるものを情報科学や統計学などのアルゴリズムを用いて分析することで生命について解き明かしていく学問である。機械学習による遺伝子領域予測や、タンパク質構造予測、次世代シーケンサーを利用したゲノム解析など、大きな計算能力を要求される課題が多く存在するため、スーパーコンピュータの重要な応用領域の一つとして認識されている。 主な研究対象分野に、遺伝子予測、遺伝子機能予測、遺伝子分類、配列アラインメント、ゲノムアセンブリ、タンパク質構造アラインメント、タンパク質構造予測、遺伝子発現解析、タンパク質間相互作用の予測、進化のモデリングなどがある。 近年多くの生物を対象に実施されているゲノムプロジェクトによって大量の情報が得られる一方、それらの情報から生物学的な意味を抽出することが困難であることが広く認識されるようになり、バイオインフォマティクスの重要性が注目されている。 この一方遺伝子情報は核酸の配列というデジタル情報に近い性格を持っているために、コンピュータとの親和性が高いことが本分野の発展の理由になっている。 さらにマイクロアレイなどの網羅的な解析技術の発展に伴って、遺伝子発現のプロファイリング、クラスタリング、アノテーション（注釈）、大量のデータを視覚的に表現する手法などが重要になってきている。こういった個別の遺伝子、タンパク質の解析等から更に一歩進み、生命を遺伝子やタンパク質のネットワークとして捉え、その総体をシステムとして理解しようとするシステム生物学という分野もある。.
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リュブリャナ大学
リュブリャナ大学（リュブリャナだいがく、Univerza v Ljubljani, University of Ljubljana）は、スロベニアで最初に設立され、そしてスロベニアで一番大きい大学である。約56,000の学生が在籍し、これは世界で最も大きい大学のひとつである。大学はリュブリャナ市に位置する。.
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レコメンダシステム
レコメンダシステム（recommender system）は、情報フィルタリング (IF) 技法の一種で、特定ユーザーが興味を持つと思われる情報（映画、音楽、本、ニュース、画像、ウェブページなど）、すなわち「おすすめ」を提示するものである。通常のレコメンダシステムは、ユーザーのプロファイルを何らかのデータ収集基準と比較検討し、ユーザーが個々のアイテムにつけるであろう評価を予測する。基準は情報アイテム側から形成する場合（コンテンツベースの手法）とユーザーの社会環境から形成する場合（協調フィルタリングの手法）がある。.
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ビジュアルプログラミング言語
ビジュアルプログラミング言語（visual programming language）とは、プログラムをテキストで記述するのではなく、視覚的なオブジェクトでプログラミングするプログラミング言語である。グラフィカルプログラミング言語とも言う。視覚表現でプログラミングが可能で、空間上でテキストやグラフィックシンボルを配置することでプログラムが形成される。 「矩形と矢印」の考え方に基づいており、矩形や円を画面上のオブジェクトとし、それらを矢印や線や弧でつなぐものや、ブロック状のものなどがある。使っている視覚表現としては、アイコンベースの言語、フォームベースの言語、ダイアグラムベースの言語などがある。 以上のような要素を操作するために、ほとんどの言語では、GUIが提供されている。 一方で「ビジュアルプログラミング言語」という分類は、そのプログラミングパラダイムは問わない。すなわち、その視覚化されているものが、手続き型プログラミングであることもあれば関数型プログラミングであることもあればデータフロープログラミングであることもある。プログラミングパラダイムとしては基本的にはテキストによる表現と違いがあるわけではないが、理解されないことも多いようである。Pure Dataのようなデータフロー記述に優れた言語など、テキストで記述するよりも適した分野もあり、#データフローパラダイムとの関連の節も参照のこと。なおVisulanなどごく一部であるが、図形の形状をベースとしたパターンマッチなど、ビジュアル言語ならではの手法によるプログラミングを行う言語もある。.
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データマイニング
データマイニング（Data mining）とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことである。DMと略して呼ばれる事もある。通常のデータの扱い方からは想像が及びにくい、ヒューリスティク（heuristic、発見的）な知識獲得が可能であるという期待を含意していることが多い。とくにテキストを対象とするものをテキストマイニング、そのなかでもウェブページを対象にしたものをウェブマイニングと呼ぶ。英語では"Data mining"の語の直接の起源となった研究分野であるknowledge-discovery in databases（データベースからの知識発見）の頭文字をとってKDDとも呼ばれる。.
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アルゴリズム
フローチャートはアルゴリズムの視覚的表現としてよく使われる。これはランプがつかない時のフローチャート。 アルゴリズム（algorithm ）とは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。算法と訳されることもある。 「問題」はその「解」を持っているが、アルゴリズムは正しくその解を得るための具体的手順および根拠を与える。さらに多くの場合において効率性が重要となる。 コンピュータにアルゴリズムをソフトウェア的に実装するものがコンピュータプログラムである。人間より速く大量に計算ができるのがコンピュータの強みであるが、その計算が正しく効率的であるためには、正しく効率的なアルゴリズムに基づいたものでなければならない。.
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オープンソース
ープンソース (open source) とは、言葉通りのソースコードへのアクセスが開かれている（ソースコードが公開されている）ことを意味するのではなく、ソースコードを商用、非商用の目的を問わず利用、修正、頒布することを許し、それを利用する個人や団体の努力や利益を遮ることがないソフトウェア開発の手法を意味する。オープンソース・イニシアティブ は、「オープンソース」と名乗るための要件として「オープンソースの定義」を掲げている。.
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クロスプラットフォーム
プラットフォーム（cross-platform）とは、異なるプラットフォーム（例えばPC/AT互換機とMacintosh、あるいはWindows・macOS・FreeBSD・Linuxなどのように、仕様が全く異なる機械（ハードウェア）またはオペレーティングシステム）上で、同じ仕様のものを動かすことが出来るプログラム（ソフトウェア）のことを言う。同様の呼称にマルチプラットフォームがある。 また、家庭用ゲームにおいては「クロスプラットフォーム」と「マルチプラットフォーム」で意味が異なる場合がある。本項ではこのケースについても後述する。.
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グラフィカルユーザインタフェース
GUIを提供するソフトウェアの1つ、GNOME グラフィカルユーザインタフェース('''G'''raphical '''U'''ser '''I'''nterface、GUI)は、コンピュータグラフィックスとポインティングデバイスなどを用いる、グラフィカル（ビジュアル）であることを特徴とするユーザインタフェース。キャラクタユーザインタフェース (CUI) やテキストユーザインタフェース (TUI) と対比して語られることが多い。.
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ゲノミクス
ノミクス（英語：genomics、ジェノミクス、ゲノム学、ゲノム科学）とは、ゲノムと遺伝子について研究する生命科学の一分野。 ゲノミクスは1980年代に現れ、1990年代のゲノムプロジェクトの開始とともに発展した。初めて完全長のゲノムが解読されたのはバクテリオファージFX174 (5,368 kb) で1980年のことである。自由生活生物としてはインフルエンザ菌で1995年。以来、猛烈な速さでゲノム解読が進行している。ヒトゲノムのおおまかな配列はヒトゲノムプロジェクトによって2001年前半に解読されている。 ポストゲノムプロジェクトのゲノミクスとして、さまざまな生物種のゲノムを比較することで、進化の解明を試みる比較ゲノミクスや、RNAiなどによる遺伝子阻害から、全体論的な機構解明を行う機能ゲノミクスなどがある。ゲノミクスではバイオインフォマティクスや遺伝学、分子生物学をツールとして用いるとともに、システム生物学のツールとしても用いられる。またゲノミクスは医療の分野に新たな治療法を提供してきている（ファーマコゲノミクス）。食品（ニュートリゲノミクス）や農業の分野へも応用される。.
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C++
C++（シープラスプラス）は、汎用プログラミング言語の一つである。日本語では略してシープラプラ、シープラなどとも呼ばれる。.
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Cython
Cython は、C言語によるPythonの拡張モジュールの作成の労力を軽減することを目的として開発されたプログラミング言語である。その言語仕様はほとんど Python のものと同じ (上位互換) だが、Cの関数を直接呼び出したり、C言語の変数の型やクラスを宣言できるなどの拡張が行われている。Cython の処理系ではソースファイルを C のコードに変換し、コンパイルすれば Python の拡張モジュールになるようにして出力する。 このように C と Python をシームレスに取り混ぜて扱う Cython の利点の一つは、既にある Python コードを、いくつかの静的な型 (static type, en) を宣言して律速なループをうまく書き直すだけで、コンパイル後のコードの実行速度がC言語並みに高速化されることである。複雑なC言語インターフェイスを使う必要はない。コーディングのしやすさと可読性は Python と変わらない、つまり Pythonic (en) なままである。数値計算/配列操作では、多くの場合実行速度がおおよそ100倍になる。Python の JIT コンパイラである Psyco の場合はおおよそ 4 倍である。 Cython は Pyrex 言語から派生したもので、Pyrex に比べると様々な機能や高度な最適化が加えられている。 フリーの数値計算・数式処理システムであるSAGE の一部は Cython で書かれている。 Cython の処理系は Python で書かれており、Windows、Linux、macOS で実行できる。.
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GitHub
GitHub（ギットハブ）は、ソフトウェア開発のプラットフォームであり、ソースコードをホスティングする。コードのバージョン管理システムにはGitを使用する。Ruby on RailsおよびErlangで記述されており、アメリカのカリフォルニア州サンフランシスコ市に拠点を置くGitHub社によって保守されている。主な開発者はChris Wanstrath、PJ Hyett、Tom Preston-Wernerである。 GitHub商用プランおよびオープンソースプロジェクト向けの無料アカウントを提供している。2009年のユーザー調査によると、GitHubは最もポピュラーなGitホスティングサイトとなった。 2018年にマイクロソフトによる買収が発表されている（後述）。.
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GNU General Public License
GNU General Public License(GNU GPLもしくは単にGPLとも)とは、GNUプロジェクトのためにリチャード・ストールマンにより作成されたフリーソフトウェアライセンスである。八田真行の日本語訳ではGNU 一般公衆利用許諾書と呼んでいる。.
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NumPy
NumPyは、プログラミング言語Pythonにおいて数値計算を効率的に行うための拡張モジュールである。効率的な数値計算を行うための型付きの多次元配列（例えばベクトルや行列などを表現できる）のサポートをPythonに加えるとともに、それらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。.
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Python
Python（パイソン）は、汎用のプログラミング言語である。コードがシンプルで扱いやすく設計されており、C言語などに比べて、さまざまなプログラムを分かりやすく、少ないコード行数で書けるといった特徴がある。.
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Scikit-learn
scikit-learn (旧称：scikits.learn) はPythonのオープンソース機械学習ライブラリFabian Pedregosa; Gaël Varoquaux; Alexandre Gramfort; Vincent Michel; Bertrand Thirion; Olivier Grisel; Mathieu Blondel; Peter Prettenhofer; Ron Weiss; Vincent Dubourg; Jake Vanderplas; Alexandre Passos; David Cournapeau (2011).
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SciPy
SciPy は、プログラミング数学、科学、工学のための数値解析ソフトウェアである。無料かつオープンソースで、Windows・Linux・Mac を含むオペレーティングシステムで動作する。ScientificPython とは無関係である。.
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機械学習
機械学習（きかいがくしゅう、machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。.
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教師なし学習
教師なし学習（きょうしなしがくしゅう, Unsupervised Learning）とは、機械学習の手法の一つである。「出力すべきもの」があらかじめ決まっていないという点で教師あり学習とは大きく異なる。データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられる。 教師あり学習は、その「出力すべきもの」も入力として与える手法であり、データの背後に存在する本質的な構造を抽出するよりむしろ、思い通りの出力を再現する機械の構成に用いられる。 具体的な例として以下のようなものがある。.
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