使用机器学习进行药物设计 机器学习算法在药物发现的使用近年来已经加快,本书提供了一个仍在发展的领域的深入概述。 这本书的目的是把几个章节的功能作为机器学习和人工智能应用于药物开发的概述。前几章讨论了通过机器学习来改善药物输送、医疗保健和医疗系统的药物-靶标相互作用。进一步的章节还提供了通过机器学习的药物再利用的主题,药物设计,并最终讨论了为患有多种或复杂疾病的患者开出的药物组合。 这个优秀的概述

  • 提供了机器学习和人工智能应用的进展药物的广泛概要;
  • 详细介绍了通过各种数学模型利用分子识别进行药物开发;
  • 强调经典的以及基于机器学习的方法来研究药物发现领域的靶点-药物相互作用;
  • 探索预测药物有效性和毒性的计算机辅助技术。

这本书将是有用的信息技术专业人员,制药工业工人,工程师,大学研究人员,医疗从业人员,和实验室工作人员对机器学习和人工智能方法应用于药物进展的领域有浓厚的兴趣。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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