Descripción
El aprendizaje profundo ya ha logrado resultados notables en muchos campos. Ahora está causando sensación en las ciencias en general y en las ciencias de la vida en particular. Este libro práctico enseña a desarrolladores y científicos cómo usar el aprendizaje profundo para genómica, química, biofísica, microscopía, análisis médico y otros campos.
Ideal para desarrolladores y científicos experimentados listos para aplicar sus habilidades a aplicaciones científicas como la biología, la genética y el descubrimiento de fármacos, este libro presenta varias primitivas de redes profundas. Seguirá un estudio de caso sobre el problema del diseño de nuevas terapias que une la física, la química, la biología y la medicina, un ejemplo que representa uno de los mayores desafíos de la ciencia.
- Aprenda los conceptos básicos de cómo realizar el aprendizaje automático en datos moleculares
- Comprenda por qué el aprendizaje profundo es una herramienta poderosa para la genética y la genómica
- Aplique el aprendizaje profundo para comprender los sistemas biofísicos
- Obtenga una breve introducción al aprendizaje automático con DeepChem
- Utilice el aprendizaje profundo para analizar imágenes microscópicas
- Analice escaneos médicos utilizando técnicas de aprendizaje profundo
- Aprenda sobre autoencoders variacionales y redes generativas adversarias
- Interprete lo que está haciendo su modelo y cómo está funcionando
Autor: Bharath Ramsundar, Peter Eastman, Patrick Walters
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 30/04/2019
Páginas: 236
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.80 libras
Tamaño: 9.10h x 7.00w x 0.40d
ISBN13: 9781492039839
ISBN10: 1492039837
Categorías BISAC:
- Ciencia | Ciencias de la Vida | Genética y Genómica
- Informática | Inteligencia Artificial | General
- Informática | Teoría de Máquinas
Acerca del autor
Bharath Ramsundar es cofundador y CTO de Computable, una empresa de blockchain que trabaja para construir un mercado de datos descentralizado para aplicaciones de IA. Bharath también es el desarrollador principal y creador de DeepChem.io, un paquete de código abierto basado en Tensorflow que tiene como objetivo democratizar el uso del aprendizaje profundo en el descubrimiento de fármacos, y el cocreador del conjunto de pruebas moleculenet.ai.
Bharath Ramsundar obtuvo una licenciatura y un BS de UC Berkeley en EECS y Matemáticas y fue el mejor de su clase de matemáticas. Recientemente terminó su doctorado en ciencias de la computación en la Universidad de Stanford (todo menos la disertación) con el grupo Pande, apoyado por una Beca Hertz, la beca de posgrado más selectiva en las ciencias.
Peter Eastman desarrolla software para química computacional y biología en el Departamento de Bioingeniería de la Universidad de Stanford.
Pat Walters dirige el grupo de Computación e Informática en Relay Therapeutics. Su grupo se enfoca en nuevas aplicaciones de métodos computacionales que impulsan el descubrimiento de fármacos.
Vijay Pande, PhD, es socio general en Andreessen Horowitz, donde lidera las inversiones de la firma en empresas en la intersección de la biología y la informática, incluyendo áreas como la aplicación de la computación, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la biología y la atención médica, así como la aplicación de avances científicos transformadores novedosos. También es profesor adjunto de Bioingeniería en Stanford, donde asesora investigaciones en la intersección de la informática y la biología, siendo pionero en métodos computacionales y su aplicación a la medicina y la biología, lo que ha resultado en más de 200 publicaciones, dos patentes y dos nuevos tratamientos farmacológicos.
Como emprendedor en la convergencia de la biología y la informática, Vijay es el fundador del Proyecto de Computación Distribuida Folding@Home para la investigación de enfermedades que traspasa los límites del desarrollo y la aplicación de técnicas de informática (como sistemas distribuidos, aprendizaje automático y arquitecturas informáticas exóticas) en la biología y la medicina, tanto en la investigación fundamental como en el desarrollo de nuevas terapias. También durante su tiempo en Stanford, Vijay cofundó Globavir Biosciences, donde tradujo sus avances de investigación en Stanford y Folding@Home en una startup exitosa, descubriendo curas para el dengue y el ébola. En su adolescencia, fue el primer empleado en la startup de videojuegos Naughty Dog Software, creadores de Crash Bandicoot.