Data Analytics in Bioinformatics : A Machine Learning Perspective /
Contiene: I) El inicio de la solicitud de aprendizaje automático a la bioinformática: 1. Introducción al aprendizaje supervisado; 2. Introducción al aprendizaje no supervisado en bioinformática; 2. Una revisión crítica a la aplicación de red neural artificial en bioinformática. II) Aprendizaje autom...
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| Udgivet: |
Hoboken, EUA : Boston :
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| 520 | |a Contiene: I) El inicio de la solicitud de aprendizaje automático a la bioinformática: 1. Introducción al aprendizaje supervisado; 2. Introducción al aprendizaje no supervisado en bioinformática; 2. Una revisión crítica a la aplicación de red neural artificial en bioinformática. II) Aprendizaje automático y tecnología genómica: 4. Técnicas de reducción de dimensionalidad; 5. Detección de enfermedades de las plantas usando herramientas de aprendizaje automático; 6. Selección de género usando análisis integrativo de datos óhmicos multinivel; 7. Algoritmo de bosque aleatorio en la clasificación de genómica de desequilibrio; 8. Selección de características y clasificación aleatoria de bosques para la enfermedad del cáncer de mama; 9. Un estudio completo de la aplicación de optimización de lobo gris por datos de micromatrices; 10. El análisis de conglomerados y selección de características. | ||
| 520 | |a III) Aprendizaje automático y aplicaciones en el cuidado de la salud: 11. Inteligencia artificial y aprendizaje autónomo para soluciones del cuidado de la salud; 12. Predicciones de la nueva enfermedad por coronavirus (Covid-19) usando algoritmos LSTM y XG; 13. Un acercamiento innovador al diagnóstico de cáncer en etapa temprana usando aprendizaje automático; 14. Un estudio del comportamiento de las etapas de sueño humano con base en la polisomnografía, usando técnicas de aprendizaje automático; 15. Detección de esquizofrenia usando señales de EEG; 16. Análisis de rendimiento de técnicas de procesamientos de señal en bioinformática para aplicaciones médicas usando conceptos de aprendizaje automático; 17. Encuesta de varios modelos ontológicos estadísticos numéricos y de aprendizaje automático sobre ontología de enfermedades infecciosas; 18. Un modelo eficiente para predecir enfermedades hepáticas usando aprendizaje automático. IV) Bioinformática y análisis de mercados: 19. Un abordaje novedoso para predicción del comportamiento del mercado de valores usando técnicas de bioinformática; 20. Predicción del comportamiento de los precios en el mercado de valores usando modelos de Márkov: un abordaje bioinformático. | ||
| 521 | |a Odilo 2022 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Algoritmos | ||
| 650 | |a Análisis de Datos - |x Tema Principal | ||
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