简介: 近年来,生命科学和数据科学已经融合。机器人技术和自动化技术的进步使化学家和生物学家能够生成大量数据。与20年前的整个职业生涯相比,如今的科学家每天能够产生更多的数据。快速生成数据的能力也带来了许多新的科学挑战。我们不再处于可以通过将数据加载到电子表格中并制作几个图表来对其进行处理的时代。为了从这些数据集中提取科学知识,我们必须能够识别和提取非显而易见的关系。近年来,作为识别数据模式和关系的强大工具而出现的一种技术是深度学习,它是一类算法,它彻底改变了解决诸如图像分析,语言翻译和语音识别等问题的方法。深度学习算法擅长识别和利用大型数据集中的模式。由于这些原因,深度学习在生命科学学科中具有广泛的应用。本书概述了深度学习如何应用于遗传学,药物发现和医学诊断等多个领域。我们描述的许多示例都附带有代码示例,这些示例为方法提供了实用的介绍,并为读者提供了以后进行研究和探索的起点。

该书中代码地址:https://github.com/deepchem/DeepLearningLifeSciences

目录:

  • 生命科学
  • 深度学习介绍
  • 机器学习与深化
  • 分子与机器学习
  • 生物机器学习
  • 基因组学与深度学习
  • 显微学与机器学习
  • 医药学与深度学习
  • 生成模型
  • 深度模型的解释
  • 预测模型
  • 展望
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机器学习的一个分支,它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

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