Hodnotenie:
Kniha poskytuje komplexný úvod do aplikácií strojového učenia v prírodných vedách, najmä v zdravotníctve, s množstvom praktických príkladov a systematickým prístupom. Hoci je prístupná aj pre neprogramátorov, v niektorých oblastiach jej chýba hĺbka a má technický charakter. Je dobre prijímaná pre svoju zrozumiteľnosť a zahrnutie príkladov kódu, ale čelila kritike týkajúcej sa problémov s kompatibilitou s niektorými operačnými prostrediami a sporadickej kvality ku koncu.
Výhody:⬤ Skvelý hlboký úvod do strojového učenia a jeho aplikácií v zdravotníctve.
⬤ Vďaka prístupu krok za krokom je prístupný aj pre neprogramátorov.
⬤ Dobre vysvetlené príklady kódu zlepšujú pochopenie.
⬤ Pokrýva širokú škálu tém z oblasti prírodných vied vrátane zaujímavých aplikácií, ako je napríklad objavovanie liekov.
⬤ Pútavé a ľahko čitateľné.
⬤ Chýba hĺbka
⬤ len poškriabe povrch zložitých tém.
⬤ Kvalita sa ku koncu knihy zhoršuje a stáva sa skôr kuchárskou knihou pre náhodné techniky ML.
⬤ Problémy so spúšťaním kódu, najmä pre používateľov, ktorí nie sú používateľmi systému Linux/conda.
⬤ Nemusí poskytnúť dostatočný prehľad skúseným čitateľom
⬤ niektoré technické detaily sa zdajú byť povrchné.
⬤ Obmedzené publikum kvôli špecializácii a požiadavkám na predchádzajúce znalosti.
(na základe 12 čitateľských recenzií)
Deep Learning for the Life Sciences: Applying Deep Learning to Genomics, Microscopy, Drug Discovery, and More
Hlboké učenie už dosiahlo pozoruhodné výsledky v mnohých oblastiach. Teraz sa rozbieha aj v prírodných vedách, a to najmä vo vedách o živej prírode. Táto praktická kniha učí vývojárov a vedcov, ako používať hlboké učenie pre genomiku, chémiu, biofyziku, mikroskopiu, lekársku analýzu a ďalšie oblasti.
Táto kniha je ideálna pre praktických vývojárov a vedcov pripravených uplatniť svoje zručnosti vo vedeckých aplikáciách, ako je biológia, genetika a objavovanie liekov, a predstavuje niekoľko primitív hlbokých sietí. Budete sledovať prípadovú štúdiu o probléme navrhovania nových liečiv, ktorý spája fyziku, chémiu, biológiu a medicínu - príklad, ktorý predstavuje jednu z najväčších výziev vedy.
⬤ Oboznámite sa so základmi vykonávania strojového učenia na molekulárnych údajoch.
⬤ Pochopte, prečo je hlboké učenie výkonným nástrojom pre genetiku a genomiku.
⬤ Aplikujte hlboké učenie na pochopenie biofyzikálnych systémov.
⬤ Získajte stručný úvod do strojového učenia s programom DeepChem.
⬤ Využite hlboké učenie na analýzu mikroskopických obrázkov.
⬤ Analyzujte lekárske skeny pomocou techník hlbokého učenia.
⬤ Zoznámte sa s variačnými autoenkodérmi a generatívnymi adverznými sieťami.
⬤ Interpretovať, čo váš model robí a ako pracuje.
