توضیحات
The automated learning of machines characterizes machine learning (ML). It focuses on making data-driven predictions using programmed algorithms. ML has several applications, including bioinformatics, which is a discipline of study and practice that deals with applying computational derivations to obtain biological data. It involves the collection, retrieval, storage, manipulation, and modeling of data for analysis or prediction made using customized software. Previously, comprehensive programming of bioinformatical algorithms was an extremely laborious task for such applications as predicting protein structures. Now, algorithms using ML and deep learning (DL) have increased the speed and efficacy of programming such algorithms.
Applications of Machine Learning and Deep Learning on Biological Data is an examination of applying ML and DL to such areas as proteomics, genomics, microarrays, text mining, and systems biology. The key objective is to cover ML applications to biological science problems, focusing on problems related to bioinformatics. The book looks at cutting-edge research topics and methodologies in ML applied to the rapidly advancing discipline of bioinformatics.
ML and DL applied to biological and neuroimaging data can open new frontiers for biomedical engineering, such as refining the understanding of complex diseases, including cancer and neurodegenerative and psychiatric disorders. Advances in this field could eventually lead to the development of precision medicine and automated diagnostic tools capable of tailoring medical treatments to individual lifestyles, variability, and the environment.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
یادگیری خودکار ماشینها مشخصه یادگیری ماشین (ML) است. بر روی پیش بینی های داده محور با استفاده از الگوریتم های برنامه ریزی شده تمرکز دارد. ML کاربردهای متعددی دارد، از جمله بیوانفورماتیک، که یک رشته مطالعه و عمل است که با استفاده از مشتقات محاسباتی برای به دست آوردن داده های بیولوژیکی سروکار دارد. این شامل جمع آوری، بازیابی، ذخیره سازی، دستکاری و مدل سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل یا پیش بینی با استفاده از نرم افزارهای سفارشی شده است. پیش از این، برنامهریزی جامع الگوریتمهای بیوانفورماتیکی برای کاربردهایی مانند پیشبینی ساختارهای پروتئینی یک کار بسیار پر زحمت بود. اکنون الگوریتمهایی که از ML و یادگیری عمیق (DL) استفاده میکنند، سرعت و کارایی برنامهنویسی چنین الگوریتمهایی را افزایش دادهاند. \ کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در داده های بیولوژیکی، بررسی کاربرد ML و DL در زمینه هایی مانند پروتئومیکس، ژنومیک، ریزآرایه ها، متن کاوی و زیست شناسی سیستم ها است. هدف اصلی پوشش برنامه های کاربردی ML برای مسائل علوم زیستی، با تمرکز بر مشکلات مربوط به بیوانفورماتیک است. این کتاب به موضوعات و روشهای پژوهشی پیشرفته در ML میپردازد که در رشته به سرعت در حال پیشرفت بیوانفورماتیک به کار میرود. \ ML و DL اعمال شده بر روی داده های بیولوژیکی و تصویربرداری عصبی می تواند مرزهای جدیدی را برای مهندسی زیست پزشکی باز کند، مانند اصلاح درک بیماری های پیچیده، از جمله سرطان و اختلالات عصبی و روانی. پیشرفتها در این زمینه در نهایت میتواند به توسعه پزشکی دقیق و ابزارهای تشخیصی خودکار منجر شود که قادر به تطبیق درمانهای پزشکی با سبک زندگی فردی، تنوع و محیط هستند.
tag : دانلود کتاب کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در داده های بیولوژیکی , Download کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در داده های بیولوژیکی , دانلود کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در داده های بیولوژیکی , Download Applications of Machine Learning and Deep Learning on Biological Data Book , کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در داده های بیولوژیکی دانلود , buy کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در داده های بیولوژیکی , خرید کتاب کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در داده های بیولوژیکی , دانلود کتاب Applications of Machine Learning and Deep Learning on Biological Data , کتاب Applications of Machine Learning and Deep Learning on Biological Data , دانلود Applications of Machine Learning and Deep Learning on Biological Data , خرید Applications of Machine Learning and Deep Learning on Biological Data , خرید کتاب Applications of Machine Learning and Deep Learning on Biological Data ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.