Філогенетичний аналіз із застосуванням машинного навчання

Філогенетичний аналіз із застосуванням машинного навчання (ML) інтегрує моделі керованого, некерованого або глибокого навчання в робочий процес виведення еволюційних дерев для підвищення швидкості, точності або масштабованості порівняно з класичними методами максимальної правдоподібності та байєсівськими методами, що застосовуються окремо. Застосування охоплюють вибір моделей заміщення та прогнозування топології дерев, розміщення нових послідовностей на існуючих референсних деревах, а також виявлення подій рекомбінації або горизонтального переносу генів.