{"title":"Data Modeling \u0026 Design","description":"\u003cp\u003e Title:Books\u0026gt;\u0026gt;Computers \u0026amp; Technology\u0026gt;\u0026gt;Databases \u0026amp; Big Data\u0026gt;\u0026gt;Data Modeling \u0026amp; Design\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e Handle:books-computers-technology-databases-big-data-data-modeling-design\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e Children :\u003c\/p\u003e","products":[{"product_id":"1804615447","title":"Apprentissage profond pour la génomique : approches fondées sur les données pour les applications de la génomique dans les sciences de la vie et les biotechnologies","description":"\n\u003cp\u003eDécouvrez les concepts, les méthodologies et les applications de l’apprentissage profond pour créer des modèles prédictifs à partir de jeux de données génomiques complexes et relever les défis des secteurs des sciences de la vie et des biotechnologies. Caractéristiques principales Appliquer des algorithmes d’apprentissage profond pour résoudre des problèmes concrets dans le domaine de la génomique Extraire des connaissances biologiques à partir de modèles d’apprentissage profond entraînés sur des jeux de données génomiques Entraîner, ajuster, évaluer, déployer et surveiller des modèles d’apprentissage profond afin de produire des prédictions en génomique Description du livre\u003cbr\u003eL’apprentissage profond a montré des résultats remarquables dans le domaine de la génomique ; cependant, cette discipline manque de spécialistes qualifiés en apprentissage profond. Ce livre aidera les chercheurs et les spécialistes des données à se démarquer et à résoudre des problèmes concrets en génomique en acquérant les compétences nécessaires. En commençant par une présentation des concepts essentiels, cet ouvrage met en évidence le potentiel de l’apprentissage profond pour traiter les mégadonnées en génomique. Vous découvrirez d’abord les analyses génomiques classiques, puis passerez aux applications génomiques de pointe fondées sur l’apprentissage automatique, avant d’explorer les approches d’apprentissage profond appliquées à la génomique. Le livre présente tous les algorithmes importants d’apprentissage profond couramment utilisés par la communauté scientifique et explique en détail ce qu’ils sont, leur fonctionnement et leurs applications pratiques en génomique. Une section entière est consacrée à la mise en œuvre opérationnelle des modèles d’apprentissage profond. Elle propose des tutoriels pratiques qui aideront les chercheurs et les spécialistes de l’apprentissage profond à créer, ajuster, interpréter, déployer, évaluer et surveiller des modèles d’apprentissage profond à partir de grands jeux de données génomiques.\u003cbr\u003eÀ la fin de ce livre, vous connaîtrez les défis, les bonnes pratiques et les écueils de l’apprentissage profond appliqué à la génomique. Ce que vous apprendrez Découvrir les applications de l’apprentissage automatique en génomique Explorer les concepts et les méthodologies de l’apprentissage profond appliqués à la génomique Comprendre les algorithmes d’apprentissage profond supervisé pour les applications en génomique Maîtriser l’apprentissage profond non supervisé avec les autoencodeurs Améliorer les modèles d’apprentissage profond à l’aide de modèles génératifs Mettre en œuvre opérationnellement des modèles d’apprentissage profond à partir de jeux de données génomiques Visualiser et interpréter des modèles d’apprentissage profond Comprendre les défis, les écueils et les bonnes pratiques de l’apprentissage profond À qui s’adresse ce livre ?\u003cbr\u003eCe livre sur l’apprentissage profond s’adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux spécialistes des données et aux universitaires qui travaillent dans le domaine de la génomique. Il suppose que les lecteurs possèdent des connaissances intermédiaires en programmation Python, des connaissances de base des bibliothèques Python telles que NumPy et Pandas pour manipuler et analyser les données, ainsi que de Matplotlib et Seaborn pour les visualiser, sans oublier des notions de génomique et d’analyse génomique. Table des matières Introduction à l’apprentissage automatique pour la génomique Analyse des données génomiques Méthodes d’apprentissage automatique pour les applications génomiques Apprentissage profond pour la génomique Introduction aux réseaux neuronaux convolutifs pour la génomique Réseaux neuronaux récurrents en génomique Apprentissage profond non supervisé avec les autoencodeurs GAN pour améliorer les modèles en génomique Création et ajustement de modèles d’apprentissage profond Interprétabilité des modèles en génomique Déploiement et surveillance des modèles Défis, écueils et bonnes pratiques de l’apprentissage profond en génomique\u003c\/p\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003eCatégories :\u003c\/p\u003e\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003eInformatique et technologies\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003eBases de données et mégadonnées\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\u003cli class=\"category-tree\"\u003eModélisation et conception des données\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n","brand":"Packt Publishing","offers":[{"title":"Used - Good","offer_id":45261059260606,"sku":"1804615447-4","price":11.76,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0640\/9689\/5166\/files\/71DZQhJRlaL.jpg?v=1754076220"},{"product_id":"1541674316","title":"Les Lois de la contagion : pourquoi les choses se propagent — et pourquoi elles s’arrêtent","description":"\n\n\u003cb\u003eL’un des meilleurs livres de 2020 — \u003ci\u003eFinancial Times\u003c\/i\u003e\u003cbr\u003e L’un des « livres les plus remarquables de 2020 » — \u003ci\u003eWashington Post\u003c\/i\u003e\u003cbr\u003e L’un des meilleurs ouvrages scientifiques de 2020 — \u003ci\u003eThe Times \u003c\/i\u003ede Londres\u003cbr\u003e L’un des meilleurs ouvrages scientifiques de 2020 — \u003ci\u003eThe Guardian\u003c\/i\u003e\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e \u003cb\u003eDes idées aux infections, en passant par les crises financières et les fausses informations, une analyse « d’une actualité brûlante » des raisons pour lesquelles la science des épidémies est celle de la vie moderne\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e Aujourd’hui, dès que quelque chose se répand, qu’il s’agisse d’une tendance sur YouTube ou d’une rumeur politique, nous disons que cela devient viral. Mais comment la viralité fonctionne-t-elle réellement ? Dans \u003ci\u003eThe Rules of Contagion\u003c\/i\u003e, l’épidémiologiste Adam Kucharski explore des sujets tels que la violence armée, la manipulation en ligne et, bien sûr, les épidémies, pour montrer à quel point nous nous trompons sur la contagion et combien la réalité scientifique est étonnante. Pourquoi le président a-t-il retweeté une citation de Mussolini en la présentant comme la sienne ? Pourquoi les bulles financières prennent-elles leur essor si rapidement ? Pourquoi les campagnes de désinformation sont-elles si efficaces ? Et pourquoi l’apparition de nouvelles maladies — comme le MERS, le SRAS ou la maladie à coronavirus COVID-19 — pose-t-elle tant de difficultés ? En mettant au jour les facteurs déterminants des épidémies, nous pouvons comprendre comment les choses se propagent vraiment — et ce que nous pouvons y faire. Que vous soyez un auteur en quête de lecteurs, un défenseur de la vérité ou simplement quelqu’un qui s’intéresse aux comportements sociaux humains, \u003ci\u003eThe Rules of Contagion\u003c\/i\u003e est un guide essentiel de la vie moderne.\u003cbr\u003e\u003cp\u003eCatégories :\u003c\/p\u003e\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003eEntreprise et finances\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003eGestion et leadership\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\u003cli class=\"category-tree\"\u003ePlanification et prévisions\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003ePolitique et sciences sociales\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\u003cli class=\"category-tree\"\u003eSociologie\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003eLivres de médecine\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003eMédecine\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003eMédecine interne\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003ePathologie\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003eMaladies\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\u003cli class=\"category-tree\"\u003eVirales\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\n\n\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\u003cli class=\"category-tree\"\u003eMaladies transmissibles\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003eSciences et mathématiques\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\u003cli class=\"category-tree\"\u003eTechnologie\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\n\n\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\u003cli class=\"category-tree\"\u003eSciences comportementales\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\n\n\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003eMathématiques\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\u003cli class=\"category-tree\"\u003eAppliquées\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003eInformatique et technologie\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\n\n\u003cli\u003eBases de données et mégadonnées\u003cul class=\"category-tree\"\u003e\u003cli class=\"category-tree\"\u003eModélisation et conception des données\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003ch2\u003eDétails du livre\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eAuteur :\u003c\/strong\u003e Kucharski, Adam\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eFormat :\u003c\/strong\u003e couverture rigide\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eÉdition :\u003c\/strong\u003e illustrée\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eÉditeur :\u003c\/strong\u003e Basic Books\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eLangue :\u003c\/strong\u003e anglais\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003ePages :\u003c\/strong\u003e 352\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eISBN-13 :\u003c\/strong\u003e 9781541674318\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e","brand":"Basic Books","offers":[{"title":"Used - Good","offer_id":49280654934206,"sku":"1541674316-4","price":9.97,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0640\/9689\/5166\/files\/81wzx7r6hNL.jpg?v=1791952479"}],"url":"https:\/\/shop.sustainablebooks.com\/fr\/collections\/books-computers-technology-databases-big-data-data-modeling-design.oembed","provider":"Sustainable Books","version":"1.0","type":"link"}