کتاب Deep Learning for Biology

این کتاب شما را با تلاقی جذاب زیست‌شناسی و یادگیری عمیق آشنا می‌کند. این اثر هم برای زیست‌شناسان مشتاق به کسب مهارت‌های محاسباتی و هم برای متخصصان محاسبات که کنجکاو هستند تخصص خود را در مسائل زیستی به کار گیرند، نوشته شده است. این تلفیق رشته‌ها در حال حاضر در حال دگرگون کردن بیوتکنولوژی و پزشکی است و قرار است در تمام علوم زیستی به یک پایه و اساس تبدیل شود.

مطالب کتاب Deep Learning for Biology در سطح مقدماتی ارائه شده است و شما را از مفاهیم پایه به سمت مفاهیم متوسط راهنمایی می‌کند. هدف ما ایجاد تعادل بین مثال‌های عملی کد و توضیحات روشن است تا اصطلاحات و ایده‌های جدید قابل دسترس باشند. کد پایتون واقعی، از همان ابتدا و به کرات ظاهر می‌شود و به شما کمک می‌کند تا درکی عملی به دست آورید.

اگرچه یادگیری عمیق ابزاری قدرتمند است، اما راه‌حلی یکسان برای همه مشکلات نیست – ما بر اهمیت درک داده‌هایتان و چارچوب‌بندی دقیق مسئله پیش از ورود به مدل‌سازی تاکید می‌کنیم. شما را تشویق می‌کنیم که ساده شروع کنید، کدی ماژولار و قابل اشکال‌زدایی بسازید و تنها زمانی پیچیدگی را اضافه کنید که هدف مشخصی را دنبال می‌کند.

با وجود اینکه کتاب Deep Learning for Biology برای مبتدیان طراحی شده است، هر فصل بر اساس فصل قبلی بنا شده تا یک جریان کار عملی و سرتاسری برای به کارگیری یادگیری ماشین در داده‌های زیستی را توسعه دهد. هدف ما این است که شما را به ابزارهایی مجهز کنیم که آنقدر قدرتمند باشند تا مسائل دنیای واقعی را حل کنند و آنقدر انعطاف‌پذیر باشند تا با پرسش‌های پژوهشی خودتان سازگار شوند.

برای مثال، در فصل پایانی کتاب Deep Learning for Biology، نتایج کلیدی از مقاله‌ای اخیر در Nature Methods را بازتولید می‌کنیم که از یادگیری عمیق برای کشف الگوهای فضایی پروتئین در تصاویر میکروسکوپی استفاده می‌کند.

این حوزه به سرعت باورنکردنی در حال تکامل است – کتابخانه‌ها تغییر می‌کنند، مجموعه‌داده‌ها به‌روز می‌شوند و معماری‌های مدل‌ها محبوب می‌شوند و از مد می‌افتند. اما ایده‌های اصلی که یاد خواهید گرفت – چگونگی ساختاردهی پروژه‌ها، آماده‌سازی داده‌ها، ساخت و ارزیابی مدل‌ها و ارتباط دادن پیش‌بینی‌ها به پرسش‌های زیستی – صرف‌نظر از چارچوب یا روند، مفید باقی خواهند ماند.

ما در سراسر کتاب Deep Learning for Biology از اکوسیستم یادگیری عمیق JAX و Flax استفاده می‌کنیم و به شما کمک می‌کنیم تا مدل‌های کارآمد و انعطاف‌پذیری را با استفاده از ابزارهایی بسازید که به طور فزاینده‌ای در تحقیقات یادگیری ماشین محبوب هستند.

کتاب Deep Learning for Biology برای چه کسانی است؟

این کتاب برای هر کسی است که علاقه‌مند به استفاده از یادگیری عمیق برای حل مسائل زیستی است – چه زیست‌شناس باشید، چه دانشمند داده یا مهندس نرم‌افزار. هدف ما ارائه پلی قابل دسترس بین رشته‌ها و بنیانی عملی برای کار در این حوزه نوظهور بوده است. ما کتاب را به گونه‌ای طراحی کرده‌ایم که کاربرپسند و میان‌رشته‌ای باشد و هدفمان حمایت از خوانندگان با پیش‌زمینه‌های بسیار متنوع است.

چرا کتاب Deep Learning for Biology را نوشتیم؟

پاسخ کوتاه این است که منابع آموزشی زیادی برای افرادی که می‌خواهند در تلاقی زیست‌شناسی و یادگیری ماشین کار کنند، وجود ندارد. بیشتر مطالب یا به شدت روی یک حوزه تمرکز می‌کنند یا دانش قبلی عمیق در هر دو زمینه را فرض می‌گیرند. ما تصمیم گرفتیم کتابی را بنویسیم که آرزو می‌کردیم وقتی شروع به کار کردیم آن را داشتیم – چیزی قابل فهم، عملی و ریشه‌دار در مسائل واقعی زیستی.

اگرچه این کتاب هرگز کامل نیست (لطفاً پیشنهادات و بسط‌های خود را برای ما بفرستید)، امیدواریم نقطه شروعی مفید و انگیزه‌بخش باشد – و شاید حتی برخی از خوانندگان را الهام بخشد تا شغلی را در این حوزه هیجان‌انگیز و پرسرعت دنبال کنند.