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생명과학을 위한 딥러닝 : 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝
데이터 과학 시리즈(에이콘)1 ㅣ 바라스 람순다르, 김태윤 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Deep Learning for the Life Sciences
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  • 발행일
2020년 08월 19일
  • 페이지수/크기/무게
260page/188*236*20/629g
  • ISBN
9791161754420/1161754423
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데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건)
컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓)
컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 로봇 공학의 발전으로 수많은 생명과학 실험들은 자동화돼 엄청난 양의 데이터를 만들어 낸다. 현대 생명 과학자들은 거대한 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 찾고 지식을 얻어 과학적 결론을 도출해내는 능력이 필요하다. 이 책은 딥러닝을 유전체학부터 신약 개발,질병 진단까지 다양한 생명과학 영역에서 사용하는 방법을 소개한다. 또한 실제로 사용할 수 있는 예제 코드를 제공해 독자들의 시간을 아껴줄 것이다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 분자 데이터에 머신러닝을 적용하는 방법 ■ 유전학/유전체학을 위한 강력한 분석 도구로서의 딥러닝 ■ 딥러닝으로 생물물리학 시스템 이해 ■ DeepChem 라이브러리를 사용한 머신러닝 소개 ■ 딥러닝을 사용한 현미경 이미지 분석 ■ 딥러닝을 사용한 의료 이미지 분석 ■ VAE와 GAN 모델 ■ 머신러닝 모델의 작동 원리 해석
  • 지은이 소개 옮긴이 소개 옮긴이의 말 들어가며 1장. 왜 생명과학인가? __딥러닝은 왜 필요한가? __현대 생명과학은 빅데이터를 다룬다 __무엇을 배우는가? 2장. 딥러닝 소개 __선형 모델 __다층 퍼셉트론 __모델 학습하기 __검증하기 __정규화 __하이퍼파라미터 최적화 __다른 유형의 모델들 ____합성곱 신경망 ____순환 신경망 __더 읽을거리 3장. DeepChem을 이용한 머신러닝 __DeepChem의 기본 데이터셋 __독성 분자 예측 모델 만들기 __MNIST 데이터셋으로 필기 인식 모델 만들기 ____MNIST 필기 인식 데이터셋 ____합성곱 신경망으로 필기 인식하기 __소프트맥스와 소프트맥스 교차 엔트로피 __결론 4장. 분자 수준 데이터 다루기 __분자란 무엇인가? ____분자 간 결합 ____분자 그래프 ____분자 구조 ____분자 카이랄성 __분자 데이터 피처화 ____SMILES 문자열과 RDKit ____확장 연결 지문 ____분자 표현자 __그래프 합성곱 __용해도 예측 모델 __MoleculeNet __SMARTS 문자열 __결론 5장. 생물물리학과 머신러닝 __단백질의 구조 ____단백질 서열 __단백질 3차원 구조를 예측할 수 있을까? ____단백질-리...
  • 바라스 람순다르 [저]
  • 저자 바라스 람순다르(Bharath Ramsundar)는 생물학적 빅데이터를 구축하는 블록체인(blockchain) 회사인 데이터마인드(Datamined)의 공동 창립자이자 최고기술책임자(CTO)다. 또한 신약 개발에 딥러닝을 적용하는 DeepChem1 라이브러리의 수석 개발자이자 MoleculeNet의 공동 개발자다. UC 버클리에서 EECS와 수학 분야 학사 학위를 받았으며, 최근 스탠퍼드 대학교에서 컴퓨터과학으로 박사 학위를 받았다. 또한 과학 분야 최우수 대학원생을 지원하는 허츠 펠로우십(Hertz Fellowship)에 선정돼 비제이 판데(Vijay Pande) 교수에게 연구 지도를 받았다.
  • 김태윤 [저]
  • 저자 김태윤은 제약회사 연구소에서 연구원으로 근무하고 있으며, 생물학 실험과 프로그래밍에 관심이 많은 자칭 바이오해커다. 다양한 과정에서 얻은 경험을 공유하는 블로그(https://partrita.github.io)를 운영하고 있다. 『파이썬을 활용한 생명정보학 2/e』(에이콘, 2019)을 번역했으며, 최근에는 신약 개발에서 빅데이터, 머신러닝 등과 같은 다양한 분석 기술을 응용하고자 노력하고 있다. 그리고 언젠가 사이언스 판타지 소설을 써보고 싶다는 꿈을 갖고 있다.
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