≪実験医学別冊≫
Pythonで実践 生命科学データの機械学習【電子版】
あなたのPCで最先端論文の解析レシピを体得できる！
電子版販売価格：
¥
7,480
（本体：¥6,800 + 税10%）
- 出版社名
- 羊土社
- 発行年月
- 電子版発売日
- ページ数
- 445ページ
- 判型
- AB
- 印刷版ISBN
- 978-4-7581-2263-4
- 電子版ISBN
この商品を買った人は、こんな商品も買っています
￥6,600
￥23,100
￥5,940
￥4,400
概要
顕微鏡画像やトランスクリプトームといった生命科学データを題材に機械学習を学べる実践書．ダウンロードしたコードをブラウザで実行できるので，wet研究者でも今日から始められます．
目次
【目次】
はじめに
コード・データのダウンロードについて
第1章 機械学習の概要とライフサイエンス研究への応用
第2章 Google Colaboratory，Pandas，Matplotlib，NumPyの基礎
第3章 教師あり学習のためのデータ前処理
第4章 scikit-learnを用いたトランスクリプトームデータの分類
第5章 PyTorchを用いたトランスクリプトームデータの分類
第6章 実践編（1）：生命科学・医歯学分野の画像を用いた機械学習
第7章 実践編（2）：腫瘍特異的ネオ抗原の機械学習を用いた予測
第8章 実践編（3）：シングルセル解析とVAE
第9章 実践編（4）：エピジェネティクスを含む多階層の統合によるがん研究
第10章 実践編（5）：タンパク質の「言語」の法則を解き明かす アミノ酸配列からのタンパク質局在の予測
第11章 実践編（6）：AI創薬へのはじめの一歩
第12章 発展編（1）：機械学習を用いたアプタマー配列の解析と創薬
第13章 発展編（2）：機械学習によるマイクロバイオームと機能未知遺伝子の解析 メタゲノム・対偶遺伝学・近傍遺伝子解析
第14章 終章：さらなる学習のためのリソース
索引
執筆者一覧
同時使用端末数：3
対応OS：iOS最新の２世代前まで / Android最新の２世代前まで
※コンテンツの使用にあたり、専用ビューアisho.jpが必要
※Androidの動作確認端末
必要メモリ容量： 34 MB以上
※導入・利用方法
対応OS：iOS最新の２世代前まで / Android最新の２世代前まで
※コンテンツの使用にあたり、専用ビューアisho.jpが必要
※Androidの動作確認端末
必要メモリ容量： 34 MB以上
※導入・利用方法