Machine Learning and Deep Learning in Computational Toxicology

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2024

3031207327 / 9783031207327

Serie: Buch 3 von 5 - Computational Methods in Engineering & the Sciences

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is a collection of machine learning and deep learning algorithms, methods, architectures, and software tools that have been developed and widely applied in predictive toxicology. It compiles a set of recent applications using state-of-the-art machine learning and deep learning techniques in analysis of a variety of toxicological endpoint data. The contents illustrate those machine learning and deep learning algorithms, methods, and software tools and summarise the applications of machine learning and deep learning in predictive toxicology with informative text, figures, and tables that are contributed by the first tier of experts. One of the major features is the case studies of applications of machine learning and deep learning in toxicological research that serve as examples for readers to learn how to apply machine learning and deep learning techniques in predictive toxicology. This book is expected to provide a reference for practical applications of machine learning anddeep learning in toxicological research. It is a useful guide for toxicologists, chemists, drug discovery and development researchers, regulatory scientists, government reviewers, and graduate students. The main benefit for the readers is understanding the widely used machine learning and deep learning techniques and gaining practical procedures for applying machine learning and deep learning in predictive toxicology.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783031207327

Titel
Machine Learning and Deep Learning in Computational Toxicology
Autor
Huixiao Hong
Verlag
Springer
Veröffentlichungsjahr
2024
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3031207327
ISBN-13
9783031207327
Artikelgewicht
1.130 Gramm
Abmessungen
235x155x34 mm
Serie
Buch 3 von 5: Computational Methods in Engineering & the Sciences

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