Deep Learning for the Life Sciences Applying Deep Learning to Genomics, Microscopy, Drug Discovery, and More

Name: Deep Learning for the Life Sciences
Author: Bharath Ramsundar

Paperback

Bharath Ramsundar , Eastman, Peter 지음 | O'Reilly Media | 2019년 05월 05일

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원서/번역서 : 생명과학을 위한 딥러닝

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도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드

현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금

간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

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상품상세정보
ISBN	9781492039839(1492039837)
쪽수	238쪽
언어	English
크기	178(W) X 231(H) X 10(T) (mm)
제본형태	Paperback
총권수	1권
리딩지수 Level	General Adult

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책소개

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Deep learning has already achieved remarkable results in many fields. Now it's making waves throughout the sciences broadly and the life sciences in particular. This practical book teaches developers and scientists how to use deep learning for genomics, chemistry, biophysics, microscopy, medical analysis, and other fields.

Ideal for practicing developers and scientists ready to apply their skills to scientific applications such as biology, genetics, and drug discovery, this book introduces several deep network primitives. You'll follow a case study on the problem of designing new therapeutics that ties together physics, chemistry, biology, and medicine--an example that represents one of science's greatest challenges.

Learn the basics of performing machine learning on molecular data
Understand why deep learning is a powerful tool for genetics and genomics
Apply deep learning to understand biophysical systems
Get a brief introduction to machine learning with DeepChem
Use deep learning to analyze microscopic images
Analyze medical scans using deep learning techniques
Learn about variational autoencoders and generative adversarial networks
Interpret what your model is doing and how it's working

원서번역서 내용 엿보기

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

이 책의 원서번역서

생명과학을 위한 딥러닝

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