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Bücher zu Anwendungen des maschinellen Lernens in der Biologie

Bücher zu Anwendungen des maschinellen Lernens in der Biologie


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Ich habe mich kürzlich mit einer Kollaboration beschäftigt, bei der ich ein unüberwachtes künstliches neuronales Netz (KNN) konstruieren und dann trainieren muss.

Ich habe jedoch nur ein sehr grobes Verständnis davon, was maschinell lernende Klassifikatoren zu tun versuchen und wie sie funktionieren. Zum Beispiel der Random Forest (RF)-Klassifikator (Ensemble of Decision Trees) von Chen et al. für die Vorhersage der Protein-Protein-Interaktion. Außerdem habe ich sehr wenig Ahnung davon, welche Arten von maschinellem Lernen für verschiedene Klassen biologischer Probleme nützlich sind.


Also - falls es sie gibt - würde ich mich sehr über Informationen zu Büchern freuen, die Anwendungen von Klassifikatoren für maschinelles Lernen in der Biologie/Bioinformatik diskutieren. Bevorzugte Kriterien sind:

  • Führt intuitiv Schlüsselkonzepte ein.

  • Veranschaulicht eine Vielzahl biologischer/bioinformatischer Probleme und deren Lösungen durch geeignete Arten des maschinellen Lernens (z. B. wann ist es angemessen, KNN im Vergleich zu HF-Klassifikatoren zu verwenden?)

  • Relativ kurz (ich habe vor, von vorne bis hinten zu lesen).


Verwandt

  • Stack Biology: Machine-Learning für lichtmikroskopische Probleme zu lösen (ich würde diese Frage als Unterklasse der vorliegenden Frage betrachten; persönlich interessiere ich mich mehr für den Bereich der Sequenzanalyse / Genetik von Bioinformatik-Problemen)
  • Stack Biology: Historische Verbindung zwischen Neurowissenschaften und maschineller Intelligenz
  • Blogs über Deep-Learning-Implementierungen in der Biologie
  • GitXiv: Kollaborative laufende (und auch veröffentlichte) Informatikprojekte zum maschinellen Lernen (Suche mit relevanten biologiebezogenen Abfragen zum Filtern)

Beim NIPS 2016 wurden die meisten ANN-Implementierungen, die ich gesehen habe, mit Bezug zur Biologie auf Bildgebungsdaten trainiert, daher existiert die Art von umfassendem Buch, nach der Sie suchen, wahrscheinlich noch nicht.

Wenn Sie jedoch die Suchfunktion auf Amazon.com verwenden, finden Sie:

Neuronale Netze für angewandte Wissenschaften und Ingenieurwissenschaften: Von den Grundlagen zur komplexen Mustererkennung

Künstliche Neuronale Netze (Methoden der Molekularbiologie)

und dies scheint Ihren Bedürfnissen am besten zu entsprechen:

Neuronale Netze und Genominformatik, Band 1 (Methoden der Computerbiologie und Biochemie)


Ich besitze ein Buch mit dem Titel Bioinformatics, The Machine Learning Approach von Baldi und Brunak. Ich habe nicht mehr als einen Blick darauf geworfen, aber es könnte von Interesse sein. Es ist eher auf Bioinformatik als auf allgemeine Computerbiologie ausgerichtet.