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Metodi di Machine Learning e Text Mining per l'estrazione di set di dati biologici
Print-on-DemandAnbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Il text mining o data mining è uno strumento di scoperta della conoscenza che si riferisce al processo di estrazione di modelli interessanti e non banali da un database di testi non strutturati. Qui presentiamo un nuovo sistema di apprendimento automatico per l'estrazione di insiemi di dati biologici (dati testuali/letteratura scientifica) per comprendere le relazioni tra due geni (due termini) in un testo scientifico. Il sistema imita l'intelligenza umana e determina con precisione le relazioni tra due geni/proteine. Abbiamo curato manualmente i set di dati della letteratura utilizzando la deep curation per generare il set di addestramento. Inoltre, i nostri risultati di predizione sono stati convalidati con l'aiuto di esperti per generare fiducia nell'uso del nostro sistema in diverse situazioni in tempo reale. Successivamente, il sistema è stato automatizzato in modo che le persone di tutto il mondo possano determinare le relazioni tra due o più molecole in un testo utilizzando macchine vettoriali di supporto. Questo sistema semi-automatico viene spesso applicato dal nostro team per scrivere recensioni su un determinato argomento. Ad esempio, il nostro team è stato in grado di vagliare e analizzare oltre 36.000 articoli per scrivere una recensione sugli strumenti di docking molecolare. Nel 2016, il nostro team è stato in grado di ricostruire la rete molecolare dell'obesità utilizzando questo sistema (Jaisri et al 2016, Plos One). 76 pp. Italienisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786206403500
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Metodi di Machine Learning e Text Mining per l estrazione di set di dati biologici
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Metodi di Machine Learning e Text Mining per l'estrazione di set di dati biologici
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Il text mining o data mining è uno strumento di scoperta della conoscenza che si riferisce al processo di estrazione di modelli interessanti e non banali da un database di testi non strutturati. Qui presentiamo un nuovo sistema di apprendimento automatico per l'estrazione di insiemi di dati biologici (dati testuali/letteratura scientifica) per comprendere le relazioni tra due geni (due termini) in un testo scientifico. Il sistema imita l'intelligenza umana e determina con precisione le relazioni tra due geni/proteine. Abbiamo curato manualmente i set di dati della letteratura utilizzando la deep curation per generare il set di addestramento. Inoltre, i nostri risultati di predizione sono stati convalidati con l'aiuto di esperti per generare fiducia nell'uso del nostro sistema in diverse situazioni in tempo reale. Successivamente, il sistema è stato automatizzato in modo che le persone di tutto il mondo possano determinare le relazioni tra due o più molecole in un testo utilizzando macchine vettoriali di supporto. Questo sistema semi-automatico viene spesso applicato dal nostro team per scrivere recensioni su un determinato argomento. Ad esempio, il nostro team è stato in grado di vagliare e analizzare oltre 36.000 articoli per scrivere una recensione sugli strumenti di docking molecolare. Nel 2016, il nostro team è stato in grado di ricostruire la rete molecolare dell'obesità utilizzando questo sistema (Jaisri et al 2016, Plos One).Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 76 pp. Italienisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786206403500
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Il text mining o data mining è uno strumento di scoperta della conoscenza che si riferisce al processo di estrazione di modelli interessanti e non banali da un database di testi non strutturati. Qui presentiamo un nuovo sistema di apprendimento automatico per l'estrazione di insiemi di dati biologici (dati testuali/letteratura scientifica) per comprendere le relazioni tra due geni (due termini) in un testo scientifico. Il sistema imita l'intelligenza umana e determina con precisione le relazioni tra due geni/proteine. Abbiamo curato manualmente i set di dati della letteratura utilizzando la deep curation per generare il set di addestramento. Inoltre, i nostri risultati di predizione sono stati convalidati con l'aiuto di esperti per generare fiducia nell'uso del nostro sistema in diverse situazioni in tempo reale. Successivamente, il sistema è stato automatizzato in modo che le persone di tutto il mondo possano determinare le relazioni tra due o più molecole in un testo utilizzando macchine vettoriali di supporto. Questo sistema semi-automatico viene spesso applicato dal nostro team per scrivere recensioni su un determinato argomento. Ad esempio, il nostro team è stato in grado di vagliare e analizzare oltre 36.000 articoli per scrivere una recensione sugli strumenti di docking molecolare. Nel 2016, il nostro team è stato in grado di ricostruire la rete molecolare dell'obesità utilizzando questo sistema (Jaisri et al 2016, Plos One). Bestandsnummer des Verkäufers 9786206403500
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Metodi di Machine Learning e Text Mining per l'estrazione di set di dati biologici | Kamal Rawal (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2023 | Edizioni Sapienza | EAN 9786206403500 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Bestandsnummer des Verkäufers 127631505
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