Machine Learning in Biotechnology and Life Sciences : Build machine learning models using Python and deploy them on the cloud
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Explore all the tools and templates needed for data scientists to drive success in their biotechnology careers with this comprehensive guide Key Features:Learn the applications of machine learning in biotechnology and life science sectors Discover exciting real-world applications of deep learning and natural language processing Understand the general process of deploying models to cloud platforms such as AWS and GCP Book Description: The booming fields of biotechnology and life sciences have seen drastic changes over the last few years. With competition growing in every corner, companies around the globe are looking to data-driven methods such as machine learning to optimize processes and reduce costs. This book helps lab scientists, engineers, and managers to develop a data scientist's mindset by taking a hands-on approach to learning about the applications of machine learning to increase productivity and efficiency in no time. You'll start with a crash course in Python, SQL, and data science to develop and tune sophisticated models from scratch to automate processes and make predictions in the biotechnology and life sciences domain. As you advance, the book covers a number of advanced techniques in machine learning, deep learning, and natural language processing using real-world data. By the end of this machine learning book, you'll be able to build and deploy your own machine learning models to automate processes and make predictions using AWS and GCP. What You Will Learn:Get started with Python programming and Structured Query Language (SQL) Develop a machine learning predictive model from scratch using Python Fine-tune deep learning models to optimize their performance for various tasks Find out how to deploy, evaluate, and monitor a model in the cloud Understand how to apply advanced techniques to real-world data Discover how to use key deep learning methods such as LSTMs and transformers Who this book is for: This book is for data scientists and scientific professionals looking to transcend to the biotechnology domain. Scientific professionals who are already established within the pharmaceutical and biotechnology sectors will find this book useful. A basic understanding of Python programming and beginner-level background in data science conjunction is needed to get the most out of this book.…
N° de ref. del artículo 9781801811910
- Título
- Machine Learning in Biotechnology and Life Sciences : Build machine learning models using Python and deploy them on the cloud
- Autor
- Saleh Alkhalifa
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1801811911
- ISBN 13
- 9781801811910
- Peso del artículo
- 759 gramos
- Dimensiones
- 235x191x22 mm
Explore all the tools and templates needed for data scientists to drive success in their biotechnology careers with this comprehensive guide
Key Features
- Learn the applications of machine learning in biotechnology and life science sectors
- Discover exciting real-world applications of deep learning and natural language processing
- Understand the general process of deploying models to cloud platforms such as AWS and GCP
Book Description
The booming fields of biotechnology and life sciences have seen drastic changes over the last few years. With competition growing in every corner, companies around the globe are looking to data-driven methods such as machine learning to optimize processes and reduce costs. This book helps lab scientists, engineers, and managers to develop a data scientist's mindset by taking a hands-on approach to learning about the applications of machine learning to increase productivity and efficiency in no time.
You'll start with a crash course in Python, SQL, and data science to develop and tune sophisticated models from scratch to automate processes and make predictions in the biotechnology and life sciences domain. As you advance, the book covers a number of advanced techniques in machine learning, deep learning, and natural language processing using real-world data.
By the end of this machine learning book, you'll be able to build and deploy your own machine learning models to automate processes and make predictions using AWS and GCP.
What you will learn
- Get started with Python programming and Structured Query Language (SQL)
- Develop a machine learning predictive model from scratch using Python
- Fine-tune deep learning models to optimize their performance for various tasks
- Find out how to deploy, evaluate, and monitor a model in the cloud
- Understand how to apply advanced techniques to real-world data
- Discover how to use key deep learning methods such as LSTMs and transformers
Who this book is for
This book is for data scientists and scientific professionals looking to transcend to the biotechnology domain. Scientific professionals who are already established within the pharmaceutical and biotechnology sectors will find this book useful. A basic understanding of Python programming and beginner-level background in data science conjunction is needed to get the most out of this book.
Table of Contents
- Introducing Machine Learning for Biotechnology
- Introducing Python and the Command Line
- Getting Started with SQL and Relational Databases
- Visualizing Data with Python
- Understanding Machine Learning
- Unsupervised Machine Learning
- Supervised Machine Learning
- Understanding Deep Learning
- Natural Language Processing
- Exploring Time Series Analysis
- Deploying Models with Flask Applications
- Deploying Applications to the Cloud
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Acerca del autor
Saleh Alkhalifa is a data scientist and manager in the biotechnology industry with 4 years of industry experience working and living in the Boston area. With a strong academic background in the applications of machine learning for discovery, prediction, forecasting, and analysis, he has spent the last 3 years developing models that touch all facets of business and scientific functions.
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Derecho al desistimiento
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.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
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