Deep Learning for Genomics : Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Learn concepts, methodologies, and applications of deep learning for building predictive models from complex genomics data sets to overcome challenges in the life sciences and biotechnology industries Key Features:Apply deep learning algorithms to solve real-world problems in the field of genomics Extract biological insights from deep learning models built from genomic datasets Train, tune, evaluate, deploy, and monitor deep learning models for enabling predictions in genomics Book Description: Deep learning has shown remarkable promise in the field of genomics; however, there is a lack of a skilled deep learning workforce in this discipline. This book will help researchers and data scientists to stand out from the rest of the crowd and solve real-world problems in genomics by developing the necessary skill set. Starting with an introduction to the essential concepts, this book highlights the power of deep learning in handling big data in genomics. First, you'll learn about conventional genomics analysis, then transition to state-of-the-art machine learning-based genomics applications, and finally dive into deep learning approaches for genomics. The book covers all of the important deep learning algorithms commonly used by the research community and goes into the details of what they are, how they work, and their practical applications in genomics. The book dedicates an entire section to operationalizing deep learning models, which will provide the necessary hands-on tutorials for researchers and any deep learning practitioners to build, tune, interpret, deploy, evaluate, and monitor deep learning models from genomics big data sets. By the end of this book, you'll have learned about the challenges, best practices, and pitfalls of deep learning for genomics. What You Will Learn:Discover the machine learning applications for genomics Explore deep learning concepts and methodologies for genomics applications Understand supervised deep learning algorithms for genomics applications Get to grips with unsupervised deep learning with autoencoders Improve deep learning models using generative models Operationalize deep learning models from genomics datasets Visualize and interpret deep learning models Understand deep learning challenges, pitfalls, and best practices Who this book is for: This deep learning book is for machine learning engineers, data scientists, and academicians practicing in the field of genomics. It assumes that readers have intermediate Python programming knowledge, basic knowledge of Python libraries such as NumPy and Pandas to manipulate and parse data, Matplotlib, and Seaborn for visualizing data, along with a base in genomics and genomic analysis concepts.…
N° de ref. del artículo 9781804615447
- Título
- Deep Learning for Genomics : Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
- Autor
- Upendra Kumar Devisetty
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1804615447
- ISBN 13
- 9781804615447
- Peso del artículo
- 510 gramos
- Dimensiones
- 235x191x15 mm
Learn concepts, methodologies, and applications of deep learning for building predictive models from complex genomics data sets to overcome challenges in the life sciences and biotechnology industries
Key Features
- Apply deep learning algorithms to solve real-world problems in the field of genomics
- Extract biological insights from deep learning models built from genomic datasets
- Train, tune, evaluate, deploy, and monitor deep learning models for enabling predictions in genomics
Book Description
Deep learning has shown remarkable promise in the field of genomics; however, there is a lack of a skilled deep learning workforce in this discipline. This book will help researchers and data scientists to stand out from the rest of the crowd and solve real-world problems in genomics by developing the necessary skill set. Starting with an introduction to the essential concepts, this book highlights the power of deep learning in handling big data in genomics. First, you'll learn about conventional genomics analysis, then transition to state-of-the-art machine learning-based genomics applications, and finally dive into deep learning approaches for genomics. The book covers all of the important deep learning algorithms commonly used by the research community and goes into the details of what they are, how they work, and their practical applications in genomics. The book dedicates an entire section to operationalizing deep learning models, which will provide the necessary hands-on tutorials for researchers and any deep learning practitioners to build, tune, interpret, deploy, evaluate, and monitor deep learning models from genomics big data sets.
By the end of this book, you'll have learned about the challenges, best practices, and pitfalls of deep learning for genomics.
What you will learn
- Discover the machine learning applications for genomics
- Explore deep learning concepts and methodologies for genomics applications
- Understand supervised deep learning algorithms for genomics applications
- Get to grips with unsupervised deep learning with autoencoders
- Improve deep learning models using generative models
- Operationalize deep learning models from genomics datasets
- Visualize and interpret deep learning models
- Understand deep learning challenges, pitfalls, and best practices
Who this book is for
This deep learning book is for machine learning engineers, data scientists, and academicians practicing in the field of genomics. It assumes that readers have intermediate Python programming knowledge, basic knowledge of Python libraries such as NumPy and Pandas to manipulate and parse data, Matplotlib, and Seaborn for visualizing data, along with a base in genomics and genomic analysis concepts.
Table of Contents
- Introducing Machine Learning for Genomics
- Genomics Data Analysis
- Machine Learning Methods for Genomic Applications
- Deep Learning for Genomics
- Introducing Convolutional Neural Networks for Genomics
- Recurrent Neural Networks in Genomics
- Unsupervised Deep Learning with Autoencoders
- GANs for Improving Models in Genomics
- Building and Tuning Deep Learning Models
- Model Interpretability in Genomics
- Model Deployment and Monitoring
- Challenges, Pitfalls, and Best Practices for Deep Learning in Genomics
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La responsabilidad por defectos se rige por la disposición "Garantía" en nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I).
última actualización: 07/12/2017
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Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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última actualización: 25/04/2018