kjappelbaum/awesome-chemistry-datasets
📊 Набор данныхkjappelbaum
Кураторская коллекция высококачественных наборов данных для машинного обучения в химии и молекулярных науках.
Репозиторий awesome-chemistry-datasets служит исчерпывающим каталогом для исследователей, работающих в области ИИ-химии. Наборы данных классифицированы по их назначению: от прогнозирования свойств малых молекул и анализа кристаллических структур до баз данных связывания белок-лиганд и химических реакций. Стандартизируя процесс поиска, репозиторий помогает преодолеть фрагментацию научных данных. Основные особенности включают организованные ссылки на первоисточники, метаданные о размере и охвате данных, а также прямой доступ к бенчмаркам, используемым в современных исследованиях. Эта коллекция особенно полезна для обучения графовых нейронных сетей (GNN), трансформеров и генеративных архитектур, позволяя быстро находить данные для конкретных химических задач.
💡Основное
- ├─Кураторский список данных о молекулах
- ├─Классификация по химическим доменам
- └─База для обучения GNN и ИИ-моделей
🎯Для
- ├─Вычислительные химики
- ├─Исследователи ИИ
- └─Биоинформатики