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deep learning genomics data driven de devisetty upendra (14 resultados)
Autor :
devisetty upendra
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deep learning genomics data driven
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Deep Learning for Genomics: Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Librería: SustainableBooks.com, Amherst, NY, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Genomics: Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Genomics: Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Librería: Textbooks_Source, Columbia, MO, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Genomics: Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology (Paperback or Softback)
Idioma: Inglés
Publicado por Packt Publishing 11/11/2022, 2022
ISBN 10: 1804615447 ISBN 13: 9781804615447
Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Deep Learning for Genomics: Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Genomics: Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Genomics: Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Deep Learning for Genomics: Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Publicado por Packt Publishing
Librería: Academic Book Solutions, Medford, NY, Estados Unidos de America
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Deep Learning for Genomics: Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Idioma: Inglés
Publicado por Packt Publishing 2022-11-11, 2022
ISBN 10: 1804615447 ISBN 13: 9781804615447
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Deep Learning for Genomics: Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Deep Learning for Genomics: Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Deep Learning for Genomics: Data-driven methodologies for genomic applications in Life Sciences and Biotechnology
Idioma: Inglés
Publicado por Packt Publishing Limited, 2022
ISBN 10: 1804615447 ISBN 13: 9781804615447
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
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Deep Learning for Genomics | Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Deep Learning for Genomics | Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology | Upendra Kumar Devisetty | Taschenbuch | Kartoniert / Broschiert | Englisch | 2022 | Packt Publishing | EAN 9781804615447 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Deep Learning for Genomics : Data-driven approaches for genomics applications in life sciences and biotechnology
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. 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.
