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Systems Biology and Machine Learning Methods in Reproductive Health (Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Systems Biology and Machine Learning Methods in Reproductive Health
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Systems Biology and Machine Learning Methods in Reproductive Health (Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Systems Biology and Machine Learning Methods in Reproductive Health
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Systems Biology and Machine Learning Methods in Reproductive Health
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Systems Biology and Machine Learning Methods in Reproductive Health (Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series)
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Systems Biology and Machine Learning Methods in Reproductive Health (Chapman & Hall/CRC Computational Biology Series)
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Systems Biology and Machine Learning Methods in Reproductive Health
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning and Systems Biology in Genomics and Health | Shailza Singh | Taschenbuch | vii | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9789811659959 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Machine Learning and Systems Biology in Genomics and Health
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses the application of machine learning in genomics. Machine Learning offers ample opportunities for Big Data to be assimilated and comprehended effectively using different frameworks. Stratification, diagnosis, classification and survival predictions encompass the different health care regimes representing unique challenges for data pre-processing, model training, refinement of the systems with clinical implications. The book discusses different models for in-depth analysis of different conditions. Machine Learning techniques have revolutionized genomic analysis. Different chapters of the book describe the role of Artificial Intelligence in clinical and genomic diagnostics. It discusses how systems biology is exploited in identifying the genetic markers for drug discovery and disease identification. Myriad number of diseases whether be infectious, metabolic, cancer can be dealt in effectively which combines the different omics data for precision medicine. Major breakthroughs in the field would help reflect more new innovations which are at their pinnacle stage.This book is useful for researchers in the fields of genomics, genetics, computational biology and bioinformatics.
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Machine Learning and Systems Biology in Genomics and Health
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses the application of machine learning in genomics. Machine Learning offers ample opportunities for Big Data to be assimilated and comprehended effectively using different frameworks. Stratification, diagnosis, classification and survival predictions encompass the different health care regimes representing unique challenges for data pre-processing, model training, refinement of the systems with clinical implications. The book discusses different models for in-depth analysis of different conditions. Machine Learning techniques have revolutionized genomic analysis. Different chapters of the book describe the role of Artificial Intelligence in clinical and genomic diagnostics. It discusses how systems biology is exploited in identifying the genetic markers for drug discovery and disease identification. Myriad number of diseases whether be infectious, metabolic, cancer can be dealt in effectively which combines the different omics data for precision medicine. Major breakthroughs in the field would help reflect more new innovations which are at their pinnacle stage.This book is useful for researchers in the fields of genomics, genetics, computational biology and bioinformatics.
