کتاب Deep Learning for Genomics

کتاب Deep Learning for Genomics (یادگیری عمیق برای ژنومیکس: رویکردهای داده محور برای کاربردهای ژنومیک در علوم زیستی و بیوتکنولوژی) یک منبع خلاصه و مفید است که در 12 فصل به شرح کاربرد یادگیری عمیق در ژنومیک و علوم زیستی خواهد پرداخت.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Deep Learning for Genomics را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Deep Learning for Genomics:

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی با یادگیری نماینده با استفاده از حجم وسیع داده است. یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل الگوریتم‌های پیچیده‌ای است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا از هوش انسانی تقلید کنند تا وظایف انسانی را به طور خودکار انجام دهند. هم یادگیری عمیق و هم یادگیری ماشینی به تشخیص خودکار الگوهای معنی دار از داده‌ها بدون برنامه نویسی صریح کمک می‌کنند.

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق شیوه زندگی این روزها را کاملاً تغییر داده است. ما به قدری به این موارد تکیه می‌کنیم که تصور روزی بدون استفاده از هیچ یک از آن‌ها به نحوی دشوار است، خواه از طریق فیلتر کردن هرزنامه ایمیل‌ها، توصیه‌های محصول یا تشخیص گفتار باشد. هر دو یادگیری ماشین و به طور خاص یادگیری عمیق توسط جامعه علمی در زمینه‌هایی مانند زیست شناسی، ژنومیک، بیوانفورماتیک و زیست‌شناسی محاسباتی پذیرفته شده اند.

فن‌آوری‌های پرتوان (HTS) مانند توالی‌یابی نسل بعدی (NGS) سهم قابل‌توجهی در ژنومیک برای مطالعه پدیده‌های بیولوژیکی پیچیده در وضوح یک جفت پایه در مقیاسی بی‌سابقه داشته است و عصر ژنومیک داده‌های بزرگ را تسهیل می‌کند. برای بدست آوردن بینش بیولوژیکی معنادار و بدیع از این کلان داده، اکثر الگوریتم‌ها در حال حاضر مبتنی بر یادگیری ماشینی و اخیراً روش‌های یادگیری عمیق هستند تا سطوح بالاتری از دقت را در وظایف خاص مرتبط با ژنومیک نسبت به قوانین پیشرفته ارائه کنند.

الگوریتم‌های مبتنی بر با توجه به روند رو به رشد درک و کاربرد یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در ژنومیک، متخصصان، دانشمندان و مدیران پژوهشی نیاز به درک خوبی از این زمینه هیجان انگیز دارند تا آن‌ها را به ابزارها، فن‌آوری‌ها و دستورالعمل‌های کلی برای کمک به آن‌ها در این زمینه مجهز کنند. انتخاب روش‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای مدیریت داده‌های ژنومیک و تسریع در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در صنایع مرتبط با علوم زیستی و بیوتکنولوژی.

در سراسر این کتاب، ما یاد می‌گیریم که چگونه روش‌های یادگیری عمیق را برای حل مسائل دنیای واقعی در ژنومیک به کار ببریم، بینش‌های بیولوژیکی را از مدل‌های یادگیری عمیق که از مجموعه داده‌های ژنومی ساخته شده‌اند، تفسیر کنیم، و در نهایت، مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از ابزارهای منبع باز برای فعال کردن پیش‌بینی‌ها برای پایان عملیاتی کنیم. کاربران

کتاب Deep Learning for Genomics مال کیه؟

هدف این کتاب معرفی عملی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای کاربردهای ژنومی است که می‌تواند داده‌های ژنومیک را به بینش‌های بیولوژیکی جدید تبدیل کند. هم مبانی نظری و هم بخش‌های عملی را ارائه می‌کند تا چشیدن نحوه استفاده از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در کاربردهای دنیای واقعی در صنایع علوم زیستی و بیوتکنولوژی را نشان دهد. این کتاب طیفی از موضوعات را پوشش می‌دهد که در حال حاضر در سایر کتاب‌های درسی موجود نیست.

کتاب Deep Learning for Genomics همچنین شامل چالش‌ها، دام‌ها و بهترین شیوه‌ها هنگام استفاده از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در سناریوهای دنیای واقعی است. هر فصل از کتاب دارای کدهایی است که به زبان پایتون با کتابخانه‌های استاندارد صنعتی و یادگیری ماشینی و چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند Keras نوشته شده است که مخاطب می‌تواند در محیط کاری خود بازتولید کند.

کتاب Deep Learning for Genomics برای پاسخگویی به نیازهای محققان، بیوانفورماتیکان، و دانشمندان داده در دانشگاه و صنعت طراحی شده است که می‌خواهند از یادگیری ماشین و فناوری‌های یادگیری عمیق در کاربردهای ژنومی برای استخراج بینش از مجموعه‌ای از داده‌های بزرگ استفاده کنند.

مدیران و رهبرانی که قبلاً در بخش‌های علوم زیستی و بیوتکنولوژی مستقر هستند نه تنها این کتاب را مفید می‌دانند، بلکه می‌توانند این روش‌ها را برای شناسایی الگوها، پیش‌بینی‌ها و در نتیجه کمک به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در شرکت‌های مربوطه خود اتخاذ کنند.

کتاب Deep Learning for Genomics به سه بخش مختلف تقسیم شده است. بخش اول اصول تحلیل داده‌های ژنومی و یادگیری ماشین را معرفی می‌کند. در این بخش، مفهوم اصلی تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومی را معرفی می‌کنیم و بحث می‌کنیم که یادگیری ماشین چیست و چرا برای ژنومیک مهم است و یادگیری ماشین چه ارزشی برای صنایع علوم زیستی و بیوتکنولوژی خواهد داشت. بخش دوم خوانندگان را از یادگیری ماشینی به یادگیری عمیق منتقل می‌کند و آن‌ها را با مفاهیم اساسی یادگیری عمیق و الگوریتم‌های متنوع یادگیری عمیق آشنا می‌کند، با استفاده از نمونه‌های دنیای واقعی برای تبدیل داده‌های ژنومیک خام به بینش‌های بیولوژیکی.

بخش آخر نحوه عملیاتی کردن مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از ابزارهای منبع باز برای فعال کردن پیش‌بینی‌ها برای کاربران نهایی را شرح می‌دهد. در این بخش، نحوه ساخت و تنظیم مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین با استفاده از Python و کتابخانه‌های استاندارد صنعتی برای استخراج بینش‌های بیولوژیکی از مقادیر زیادی از مجموعه داده‌های ژنومی چندوجهی و نحوه استقرار این مدل‌ها در چندین پلت فرم ابری را خواهید آموخت. مانند AWS و Azure.

فصل آخر در بخش پایانی به طور کامل به چالش‌های فعلی برای رویکردهای یادگیری عمیق به ژنومیک و مشکلات احتمالی و نحوه اجتناب از آن‌ها با استفاده از بهترین شیوه‌ها اختصاص دارد.

آنچه کتاب Deep Learning for Genomics پوشش می‌دهد:

فصل 1، معرفی یادگیری ماشین برای ژنومیک، تاریخچه مختصری از زمینه ژنومیک و کاربرد عملی روش‌های یادگیری ماشین در ژنومیک، علاوه بر برخی از فناوری‌هایی که این کتاب از آن‌ها استفاده خواهد کرد، ارائه می‌کند.

فصل 2 کتاب Deep Learning for Genomics، تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومیک، یک آغازگر سریع در مورد تجزیه و تحلیل داده‌ها در ژنومیک به خوانندگان ارائه می‌دهد. با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون، خوانندگان قادر خواهند بود حجم وسیعی از داده‌های ژنومیک موجود را درک کرده و بینش‌های بیولوژیکی را استخراج کنند.

فصل 3 کتاب Deep Learning for Genomics، روش‌های یادگیری ماشین برای کاربردهای ژنومی، خواننده را با دو روش مهم یادگیری ماشین (با نظارت و بدون نظارت) و برخی از عناصر مهم خطوط لوله یادگیری ماشین استاندارد آشنا می‌کند. همچنین شامل کاربردهای عملی دنیای واقعی الگوریتم‌های نظارت شده و بدون نظارت برای تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومیک در صنایع علوم زیستی و بیوتکنولوژی است.

فصل 4، یادگیری عمیق برای ژنومیکس، مفاهیم اساسی یادگیری عمیق، انواع مختلف مدل‌های یادگیری عمیق و کتابخانه‌های مختلف یادگیری عمیق پایتون را به خواننده آموزش می‌دهد.

فصل 5 کتاب Deep Learning for Genomics، معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشن برای ژنومیک، به خواننده طعم شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) را می‌دهد، نوعی شبکه عصبی عمیق که عمدتاً برای داده‌های توالی استفاده می‌شود، و نشان می‌دهد که چگونه CNN ها در مقایسه با سایر روش‌های یادگیری عمیق، عملکرد برتری دارند.

فصل 6، شبکه‌های عصبی مکرر در ژنومیک، تکنیک‌های یادگیری تقویتی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTMs را معرفی می‌کند و نشان می‌دهد که چگونه آن‌ها در حال حاضر در چندین برنامه کاربردی استفاده می‌شوند.

فصل 7 کتاب Deep Learning for Genomics، آموزش عمیق بدون نظارت با رمزگذار خودکار، یادگیری عمیق بدون نظارت، روش‌های مختلف یادگیری عمیق بدون نظارت، به ویژه رمزگذارهای خودکار و کاربرد آن در ژنومیک را معرفی می‌کند.

فصل 8، GANs برای بهبود مدل‌ها در ژنومیکس، شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) و نحوه استفاده از آن‌ها برای بهبود شبکه‌های عصبی عمیق آموزش‌دیده بر روی مجموعه داده‌های ژنومیک برای مدل‌سازی پیش‌بینی را معرفی می‌کند.

فصل 9، ساخت و تنظیم مدل‌های یادگیری عمیق، نحوه ساخت و تنظیم مدل‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق و استقرار مدل‌های نهایی را در سیستم‌های محاسباتی مختلف و چندین پلتفرم توضیح می‌دهد.

فصل 10 کتاب Deep Learning for Genomics، تفسیرپذیری مدل در ژنومیکس، خواننده را با نحوه تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا می‌کند. تفسیرپذیری مدل که در اینجا معرفی شده است به خوانندگان کمک می‌کند تا تصمیم یک مدل و اینکه چرا کسب و کارها به تفسیرپذیری مدل برای ایجاد اعتماد، کسب سود و غیره علاقه مند هستند را درک کنند.

فصل 11، استقرار و نظارت مدل، به خواننده آموزش می‌دهد که چگونه مدلی را که در Google Colab ساخته‌اند و با استفاده از ابزارهای منبع باز مانند Streamlit و Hugging Face برای پیش‌بینی‌ها استفاده کند. علاوه بر این، این فصل همچنین نحوه نظارت بر مدل‌ها با استفاده از ابزارهای پیشرفته و چگونگی نظارت یک معیار کلیدی برای کسب‌وکارها را شرح می‌دهد.

فصل 12 کتاب Deep Learning for Genomics، چالش‌ها، دام‌ها و بهترین روش‌ها برای یادگیری عمیق در ژنومیکس، خواننده را از چالش‌ها و مشکلات مرتبط با استفاده از روش‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در کاربردهای ژنومیک آگاه می‌کند. همچنین بهترین شیوه‌ها برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق و به‌کارگیری آن‌ها در مجموعه داده‌های ژنومی را پوشش می‌دهد.

سرفصل‌های کتاب Deep Learning for Genomics:

• Cover
• Title Page
• Copyright and Credits
• Contributors
• Table of Contents
• Preface
• Part 1 – Machine Learning in Genomics
• Introducing Machine Learning for Genomics
• Genomics Data Analysis
• Machine Learning Methods for Genomic Applications
• Part 2 – Deep Learning for Genomic Applications
• Deep Learning for Genomics
• Introducing Convolutional Neural Networks for Genomics
• Recurrent Neural Networks in Genomics
• Unsupervised Deep Learning with Autoencoders
• GANs for Improving Models in Genomics
• Part 3 – Operationalizing models
• Building and Tuning Deep Learning Models
• Model Interpretability in Genomics
• Challenges, Pitfalls, and Best Practices for Deep Learning in Genomics
• Index
• About Packt
• Other Books You May Enjoy

جهت دانلود کتاب Deep Learning for Genomics می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.