ماشین آلات و برنامه های کاربردی هسته زیستی
ماشین هسته با توجه به قابلیت رسیدگی به مسائل بسیار پیچیده و انعطاف پذیری بالا در تطبیق با الگوریتم های مختلف، نقش مهمی در یادگیری ماشین ایفا می کند.
ماشین های هسته زیستی و برنامه های کاربردی، نوع جدیدی از ماشین هسته را برای کاوش و مدل سازی بین ساختارهای ذاتی ژنوتیپی توالی های پروتئین کوتاه یا توالی های هسته ای و خواص بیولوژیکی فنوتیپی یا عملکرد پروتئین ها یا نوکلئوتیدها معرفی خواهند کرد.
این کتاب به دنبال ایجاد مبانی ماشین های هسته زیستی با ارائه اصل و تئوری اساسی ماشین هسته و فرمت های مختلف ماشین های هسته، مانند ماشین های هسته رشته ای که برای کاربردهای بیولوژیکی مناسب هستند، است. این کتاب همچنین چندین کاربرد بیولوژیکی ماتریس های جهش را معرفی می کند و نشان می دهد که چگونه ماتریس های جهش می توانند کارایی و ارتباط بیولوژیکی مدل های یادگیری ماشین را که در مسائل بیولوژیکی خاص اعمال می شوند، افزایش دهند.
از طریق تجزیه و تحلیل کاربردهای فعلی ماشین های هسته زیستی، خوانندگان به مزیت های ماشین های هسته زیستی می پردازند و بررسی می کنند که چگونه ماشین های هسته زیستی را می توان برای مقابله با طیف گسترده ای از چالش های بیولوژیکی تقویت کرد و راه را برای پیشرفت های آینده هموار کرد.
خوانندگان: محققان و کارکنان دانشگاهی در دانشگاه ها و مؤسسات تحقیقاتی که در زمینه یادگیری ماشین و بیوانفورماتیک کار می کنند.
Bio-Kernel Machines and Applications
Due to its capability of handling very complex problems and its high flexibility in adapting to different algorithms, the kernel machine plays a crucial role in machine learning.
Bio-Kernel Machines and Applications will introduce a new type of kernel machine for the exploration and modeling between the genotypic inherent structures of short protein sequences or nucleic sequences and the phenotypic biological properties or functions of proteins or nucleotides.
The book seeks to establish the fundamentals of the bio-kernel machines by presenting the basic principle and theory of the kernel machine and the various formats of kernel machines, such as string kernel machines adapted for biological applications. The book will also introduce several biological applications of the mutation matrices, demonstrating how mutation matrices can enhance the efficiency and biological relevance of machine learning models applied in specific biological problems.
Through analyzing current applications of bio-kernel machines, readers will delve into the advantages of the bio-kernel machines and explore how bio-kernel machines can be further enhanced to tackle a wide spectrum of biological challenges and pave the way for future advancements.
Readership: Researchers and academic staff in the universities and research institutes who work in the area of machine learning and bioinformatics.
Product details
- ASIN : B0D1KC8YST
- Publisher : World Scientific Publishing Company (March 6, 2024)
- Publication date : March 6, 2024
- Language : English
- File size : 64621 KB
- Text-to-Speech : Enabled
- Screen Reader : Supported
- Enhanced typesetting : Enabled
- X-Ray : Not Enabled
- Word Wise : Not Enabled
- Print length : 266 pages
- Page numbers source ISBN : 9811287333