مقایسه روشهای استفاده از یادگیری عمیق در زیست شناسی محاسباتی برای تجزیه وتحلیل و بهبود دادههای ژنتیک

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 مقایسه روشهای استفاده از یادگیری عمیق در زیست شناسی محاسباتی برای تجزیه وتحلیل و بهبود دادههای ژنتیک دارای ۹ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقایسه روشهای استفاده از یادگیری عمیق در زیست شناسی محاسباتی برای تجزیه وتحلیل و بهبود دادههای ژنتیک  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقایسه روشهای استفاده از یادگیری عمیق در زیست شناسی محاسباتی برای تجزیه وتحلیل و بهبود دادههای ژنتیک،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقایسه روشهای استفاده از یادگیری عمیق در زیست شناسی محاسباتی برای تجزیه وتحلیل و بهبود دادههای ژنتیک :

تعداد صفحات :۹

چکیده مقاله:

یادگیری عمیق، یکزیرشاخه از یادگیری ماشین و برمبنای مجموعهای از الگوریتمها است که در تلاشهستند مفاهیم انتزاعی سطح بالا در دادگان را مدل نمایند که این فرایند را با استفاده از یکگراف عمیق که دارای چندین لایه پردازشی متشکل از چندین لایه تبدیلات خطی و غیرخطی هستند، مدل میکنند. شیوههای یادگیری ماشین رویکردهای همهمنظورهای برای فراگیری روابط کاربردی از داده بدون تعریف آنها بهصورت استقرایی هستند. در زیست محاسباتی، درخواست آنها قابلیتی است برای رسیدن به مدلهای پیشگو بدون نیاز بهفرضیات قوی درباره مکانیزمهای زیرساخت که اغلب ناشناخته بوده یا به حد کافی تعریف نشدهاند. بهعنوان نمونه دقیقترین پیشگویی سطوح بیان ژن هم اکنون از مجموعه گستردهای از ویژگیهای اپیژنتیکساخته شده است. پیشبینیها در ژنومیک، پروتیومیکس، متابولومیکسیا حساسیت به ترکیبات،همه بهرویکردهای یادگیری ماشین بهعنوان یکماده اولیه کلیدی بستگی دارد. در این تحقیق به بررسی و مقایسه دو پژوهشدر زمینه یادگیری عمیق پرداخته میشود.