Глубокое обучение в биологии и медицине
Эта книга представляет собой практическое руководство по применению методов глубокого обучения в различных областях наук о жизни. Авторы демонстрируют, как современные нейронные сети могут решать сложные задачи в геномике, химии, биофизике, микроскопии и медицине.
Издание охватывает фундаментальные концепции глубокого обучения, включая линейные модели, многослойные персептроны, сверточные и рекуррентные нейронные сети. Особое внимание уделяется практической реализации с использованием библиотеки DeepChem для работы с химическими и биологическими данными.
Книга содержит конкретные примеры применения машинного обучения для анализа молекул, предсказания их свойств и токсичности. Рассматриваются современные подходы к обработке биомедицинских данных и созданию прогностических моделей для научных исследований.
Издание будет полезно специалистам по анализу данных в химии, биологии и медицине, разработчикам программного обеспечения для научных исследований, а также студентам и исследователям, интересующимся пересечением искусственного интеллекта и наук о жизни.
