Deep Learning for the Life Sciences: Aplicación del aprendizaje profundo a la genómica, la microscopía, el descubrimiento de fármacos y mucho más

Puntuación:   (4,2 de 5)

Deep Learning for the Life Sciences: Aplicación del aprendizaje profundo a la genómica, la microscopía, el descubrimiento de fármacos y mucho más (Bharath Ramsundar)

Opiniones de los lectores

Resumen:

El libro ofrece una introducción exhaustiva a las aplicaciones del aprendizaje automático en las ciencias de la vida, en particular en la atención sanitaria, con numerosos ejemplos prácticos y un enfoque sistemático. Aunque es accesible para los no programadores, carece de profundidad en algunas áreas y es de naturaleza técnica. Es bien recibido por su claridad y la inclusión de ejemplos de código, pero se ha enfrentado a críticas relativas a problemas de compatibilidad con determinados entornos operativos y a una calidad esporádica hacia el final.

Ventajas:

Gran introducción en profundidad al aprendizaje automático y sus aplicaciones en sanidad.
El enfoque paso a paso lo hace accesible incluso para los no programadores.
Los ejemplos de código bien explicados mejoran la comprensión.
Cubre una amplia gama de temas en ciencias de la vida, incluyendo aplicaciones interesantes como el descubrimiento de fármacos.
Atractivo y fácil de leer.

Desventajas:

Carece de profundidad
Sólo araña la superficie de temas complejos.
La calidad decae hacia el final del libro, pareciéndose más a un libro de cocina de técnicas aleatorias de ML.
Problemas con la ejecución del código, especialmente para usuarios que no son de Linux/conda.
Puede que no proporcione suficiente información para lectores experimentados
Algunos detalles técnicos parecen superficiales.
Audiencia limitada debido a los requisitos de especialización y conocimientos previos.

(basado en 12 opiniones de lectores)

Título original:

Deep Learning for the Life Sciences: Applying Deep Learning to Genomics, Microscopy, Drug Discovery, and More

Contenido del libro:

El aprendizaje profundo ya ha logrado resultados notables en muchos campos. Ahora está causando sensación en las ciencias en general y en las ciencias de la vida en particular. Este libro práctico enseña a desarrolladores y científicos a utilizar el aprendizaje profundo para la genómica, la química, la biofísica, la microscopía, el análisis médico y otros campos.

Ideal para desarrolladores en activo y científicos dispuestos a aplicar sus conocimientos a aplicaciones científicas como la biología, la genética y el descubrimiento de fármacos, este libro presenta varias primitivas de redes profundas. Seguirá un caso práctico sobre el problema del diseño de nuevas terapias que aúna física, química, biología y medicina, un ejemplo que representa uno de los mayores retos de la ciencia.

⬤ Aprenderá los fundamentos del aprendizaje automático de datos moleculares.

⬤ Comprender por qué el aprendizaje profundo es una herramienta poderosa para la genética y la genómica.

⬤ Aplicar el aprendizaje profundo para comprender los sistemas biofísicos.

⬤ Obtener una breve introducción al aprendizaje automático con DeepChem.

⬤ Utilizar el aprendizaje profundo para analizar imágenes microscópicas.

⬤ Analizar exploraciones médicas utilizando técnicas de aprendizaje profundo.

⬤ Aprender sobre autocodificadores variacionales y redes generativas adversariales.

⬤ Interpretar qué está haciendo tu modelo y cómo está funcionando.

Otros datos del libro:

ISBN:9781492039839
Autor:
Editorial:
Encuadernación:Tapa blanda
Año de publicación:2019
Número de páginas:400

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)