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機械学習は難しくない！ 今日から始められます
機械学習は難しくない！ 今日から始められます
『Pythonで実践 生命科学データの機械学習』
生命科学に特化した機械学習の書籍がついに登場！
AlphaFoldやChatGPTなど、生命科学の分野でも機械学習の話題を耳にすることがさらに増えました。
ただ機械学習には「高度なプログラミングが必要で難解そう」という印象をお持ちの方も多いのではないでしょうか？
『Pythonで実践 生命科学データの機械学習』（清水秀幸／編）は、特別な環境構築の必要もなく、ブラウザ上で実際のコードを動かしながら機械学習や深層学習を学べます。
あなたも本書を傍らに、最先端論文の解析を身につけてみませんか？
編集部 H
発売告知後に予約が殺到し、早くも月間ランキングTOP10入り。異例の早さで増刷も決定しました。機械学習に対する注目度の高さが伺えます。
お使いのPCブラウザでアップロードすればそのまま実行可能
編集部 H
本書のコードファイルはGoogle Colaboratoryのファイルとして購入者特典ページよりダウンロード可能です。私も編集の過程でコードを実行しましたが、次元削減のプロットを描画できたときは思わず画面の前で声を上げてしまいました。
編者の清水秀幸先生に、ひつじ社員がインタビュー！
約10分でわかる「生命科学データ機械学習とは？」
編集部 H
清水先生には、1人でも多くの研究者に機械学習を取り入れてほしい、との思いから、終始熱のこもったご指導をいただきました。清水先生のwebサイトで読める機械学習の活用と学び方についての記事も必見です！
画像解析、ゲノム、トランスクリプトームなど「全部入り」の内容
編集部 H
登場する題材は、正常細胞・がん細胞のトランスクリプトーム比較から、顕微鏡画像、タンパク質局在、メタゲノムまで、生命科学の主要分野で登場するものを中心に扱っています。
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【目次】
- 第1章 機械学習の概要とライフサイエンス研究への応用
- 第2章 Google Colaboratory，Pandas，Matplotlib，NumPyの基礎
- 第3章 教師あり学習のためのデータ前処理
- 第4章 scikit-learnを用いたトランスクリプトームデータの分類
- 第5章 PyTorchを用いたトランスクリプトームデータの分類
- 第6章 実践編①：生命科学・医歯学分野の画像を用いた機械学習
- 第7章 実践編②：腫瘍特異的ネオ抗原の機械学習を用いた予測
- 第8章 実践編③：シングルセル解析とVAE
- 第9章 実践編④：エピジェネティクスを含む多階層の統合によるがん研究
- 10章 実践編⑤：タンパク質の「言語」の法則を解き明かす
- 第11章 実践編⑥：AI 創薬へのはじめの一歩
- 第12章 発展編①：機械学習を用いたアプタマー配列の解析と創薬
- 第13章 発展編②：機械学習によるマイクロバイオームと機能未知遺伝子の解析
- 第14章 終章：さらなる学習のためのリソース
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