• Deep Learning für die Biowissenschaften
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Bharath Ramsundar / Peter Eastman / Patrick Walters / Vijay Pande
Helena Schock (Übersetzung)

Deep Learning für die Biowissenschaften

Einsatz von Deep Learning in Genomik, Biophysik, Mikroskopie und medizinischer Analyse

Februar 2020, 236 Seiten, Broschur
O´Reilly
ISBN Print: 978-3-96009-130-1
ISBN PDF: 978-3-96010-353-0
ISBN ePub: 978-3-96010-351-6
ISBN Mobi: 978-3-96010-352-3

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Beschreibung

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

»Ein wertvoller Beitrag für die wissenschaftliche Community.« – Prabhat, Teamleader Data and Analytics Services, NERSC, Lawrence Berkeley National Laboratory

»Ein hervorragender High-Level-Überblick, dersowohl Einstiegspunkte in bestimmte Techniken bietet als auch die Erörterung der zugrundeliegenden Wissenschaft.« – C. Titus Brown, Associate Professor, University of California, Davis

 

Zielgruppe

  • Wissenschaftler*innen und Programmierer*innen in den Life Sciences, die Grundkenntnisse in Machine Learning besitzen
 

Leseproben

     

Autor / Autorin

Bharath Ramsundar ist Mitbegründer und CTO von Computable.

Peter Eastman entwickelt Software für rechnergestützte Chemie und Biologie an der Universität Stanford.

Pat Walters leitet die Computation & Informatics Group bei Relay Therapeutics.

Vijay Pande ist aktiver Teilhaber bei Andreessen Horowitz.


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