Beschreibung
Bharath Ramsundar ,Peter Eastman, Patrick Walters , Vijay Pande
ISBN: 9783960091301
Einsatz von Deep Learning in Genomik, Biophysik, Mikroskopie und medizinischer Analyse
Erscheinungsdatum: 17.02.2020
Seitenanzahl: 236
Verlag: O'Reilly
Einband: Broschur
Neue Ware, Mängelexemplar, Zustand: sehr gut
Der praxisorientierte Überblick über ein breites Spektrum von Deep-Learning-Anwendungsfällen in den Life Sciences
Bietet Ihnen zahlreiche Einstiegspunkte für die Anwendung von Deep Learning in den Biowissenschaften und in der Medizin
Zeigt grundlegende Techniken des Deep Learning und führt in den Einsatz der Python-Bibliothek DeepChem ein
Behandelt auch Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs)
Deep Learning hat bereits in vielen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Jetzt hält es Einzug in die Wissenschaften, insbesondere in die Biowissenschaften. Dieses praxisorientierte Buch bietet Programmierern und Wissenschaftlern einen Überblick darüber, wie Deep Learning in Genomik, Chemie, Biophysik, Mikroskopie, medizinischer Analyse und Arzneimittelforschung eingesetzt wird.
Das Buch vermittelt Deep-Learning-Grundlagen und führt in die Arbeit mit der Python-Bibliothek DeepChem ein. Sie erfahren, wie Deep Learning z.B. zur Analyse von Mikroskopaufnahmen, für molekulare Daten und bei medizinischen Scans genutzt wird. Abschließend zeigen Bharath Ramsundar und seine Co-Autoren anhand einer Fallstudie Techniken für die Entwicklung neuer Therapeutika, eine der größten interdisziplinären Herausforderungen der Wissenschaft.
Lernen Sie, wie Machine Learning auf molekulare Daten angewendet werden kann
Erfahren Sie, warum Deep Learning ein mächtiges Werkzeug für Genetik und Genomik ist
Setzen Sie Deep Learning ein, um biophysikalische Systeme zu verstehen
Erhalten Sie eine kurze Einführung in Machine Learning mit DeepChem
Nutzen Sie Deep Learning zur Auswertung von Mikroskopaufnahmen
Analysieren Sie medizinische Scans mithilfe von Deep-Learning-Techniken
Erfahren Sie mehr über Variational Autoencoder (VAE) und Generative Adversarial Networks (GANs)
Interpretieren Sie, was Ihr Modell tut und wie es funktioniert
Text vom Verlag.
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