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在過去的幾年中，深度學習和醫學的交叉領域取得了快速的進展，特別是在醫學圖像的解釋方面。在這篇論文中，我描述了為醫學圖像解釋的深度學習技術的發展帶來挑戰和機遇的三個主要方向。首先，我討論了專家級醫學圖像解譯算法的發展，重點是轉移學習和自監督學習算法，設計用于低標簽醫療數據設置。其次，我將討論高質量數據集的設計和管理及其在推進算法開發中的作用，重點是使用有限的手工注釋進行高質量標記。第三，通過系統分析臨床相關分布位移下的性能的研究，我討論了醫學圖像算法的真實評估。總之，這篇論文總結了這些方向的關鍵貢獻和見解，以及在醫學專業的關鍵應用。

本書全面討論了最新的數學建模技術及其在模糊建模、信號處理、神經網絡、機器學習、圖像處理及其數值分析等各個領域的應用。進一步介紹了圖像處理技術，如用于人臉檢測的Viola-Jones方法和用于行人視頻情感的模糊方法。它將作為機械工程、電子、通信工程、計算機工程和數學領域的研究生和學術研究人員的理想參考文本。

• 討論神經網絡、機器學習、圖像處理和數學建模的應用
• 提供機器學習和基于圖像處理問題的模擬技術
• 強調疾病檢測中的人工智能和機器學習技術
• 介紹數學建模技術，如小波變換，微分方程建模，多維數據的數值技術
• 包括現實生活中的問題，以便更好地理解

這本書提出了數學建模技術，如小波變換，微分方程，和多維數據的數值技術。它將作為一個理想的參考文本研究生和學術研究人員在不同的工程領域，如機械，電子和通信，和計算機工程。

基于深度學習模型的目標檢測討論了利用深度學習方法進行目標檢測和識別的最新進展，這些方法在計算機視覺和圖像處理領域取得了巨大成功。它提供了深度學習理論及其在計算機視覺應用的最新發展的系統和系統的概述，說明了它們使用的關鍵主題，包括對象檢測，人臉分析，3D對象識別，和圖像檢索。這本書提供了理論與實踐的豐富結合。它適合對深度學習、計算機視覺等感興趣的學生、研究人員和從業人員，也可以作為參考書使用。通過對各種深度學習應用的綜合比較，幫助對機器學習和微積分有基本了解的讀者掌握理論，啟發在其他計算機視覺任務中的應用。特點:

• 深度學習在目標檢測中的結構化概述
• 使用深度神經網絡的物體檢測的多樣化應用集合
• 強調農業和遙感領域
• 關于移動目標檢測的獨家討論

**機器學習和數據科學, **由一組在該領域的專家撰寫和編輯，這份論文集合反映了機器學習和數據科學的最新和全面的現狀，適用于工業、政府和學術界。

機器學習(ML)和數據科學(DS)是非常活躍的課題，在理論和應用方面都具有廣泛的應用范圍。它們已經成為一個重要的新興科學領域和范式，推動了統計、計算科學和智能科學等學科的研究演變，以及科學、工程、公共部門、商業、社會科學和生活方式等領域的實踐轉型。同時，它們的應用提供了一些重要的挑戰，這些挑戰通常只能通過創新的機器學習和數據科學算法來解決。

這些算法涵蓋了人工智能、數據分析、機器學習、模式識別、自然語言理解和大數據操作等更廣泛的領域。他們還解決了相關的新的科學挑戰，從數據捕獲、創建、存儲、檢索、共享、分析、優化和可視化，到跨異構和相互依賴的復雜資源的集成分析，以更好的決策、協作，并最終創造價值。

隨著神經網絡在21世紀的復興，深度學習已經成為一個非常活躍的研究領域，為現代機器學習鋪平了道路。在這本實用的書中，作者Nikhil Buduma提供了例子和明確的解釋，以指導您通過這個復雜的領域的主要概念。

谷歌、微軟和Facebook等公司都在積極發展內部深度學習團隊。然而，對于我們其他人來說，深度學習仍然是一個相當復雜和難以掌握的學科。如果您熟悉Python，并且有微積分的背景知識，并且對機器學習有基本的了解，那么這本書將幫助您入門。

• 檢查機器學習和神經網絡的基礎
• 學習如何訓練前饋神經網絡
• 使用TensorFlow實現你的第一個神經網絡
• 當你開始建立更深入的關系網時，要管理出現的問題
• 建立分析復雜圖像的神經網絡
• 使用自動編碼器進行有效的降維
• 深入序列分析來檢查語言
• 了解強化學習的基本原理

本書的第一章致力于通過深入鉆研線性代數和概率來介紹數學基礎，這些深度嵌入到深度學習領域。接下來的幾個章節將討論前饋神經網絡的結構，如何在代碼中實現它們，以及如何在現實世界的數據集上訓練和評估它們。本書的其余部分致力于深度學習的具體應用，并理解為這些應用開發的專門學習技術和神經網絡架構背后的直覺。雖然我們在后面的章節中涉及到高級的研究，但我們希望提供這些技術的分解，這些技術來源于基本原則，易于理解。

//www.oreilly.com/library/view/fundamentals-of-deep/9781491925607/

機器學習(ML)是一種系統從大規模數據中自動獲取、整合、開發知識，然后通過發現新信息自主擴展所獲得知識的能力，而無需專門編程。簡而言之，ML算法可以在以下方面找到應用: (1)對生成研究數據的網絡事件有更深入的了解，(2)以模型的形式捕獲對事件的低估，(3)基于構建的模型預測事件將產生的未來價值，(4)主動檢測現象的任何異常行為，以便提前采取適當的糾正措施。ML是一個不斷發展的領域，隨著最近的技術創新，特別是隨著更智能算法的發展以及硬件和存儲系統的進步，它已經能夠更高效、更精確地執行大量任務，這在幾十年前甚至是無法想象的。在過去的幾年中，深度學習(deep learning, DL)也在不斷發展，它是機器學習的一個專門子集，涉及更復雜的架構、算法和模型，用于解決復雜問題和預測復雜事件的未來結果。

//www.zhuanzhi.ai/paper/a2722f2cd41de99beda43da11ddddf66

近年來，機器學習算法系統發展迅速，特別是在強化學習、自然語言處理、計算機和機器人視覺、圖像處理、語音、情感處理和理解等方面。目前，機器學習在一些業務領域已經出現或正在發展，如醫藥和醫療保健、金融和投資、銷售和市場營銷、運營和供應鏈、人力資源、媒體和娛樂等。

近年來，工業上應用的ML系統呈現出一些突出的發展趨勢。這些趨勢將利用ML和人工智能(AI)系統的力量，進一步在商業和社會中獲取利益。其中一些趨勢如下:(1)更少的代碼量和更快的ML系統實現;(2)越來越多地使用適合在資源受限的物聯網設備上工作的輕量級系統;(3) ML模型構建代碼的自動生成;(4)為ML系統開發的魯棒管理設計新的流程，以提高可靠性和效率;(5)深度學習解決方案在各個領域和應用產品中得到更廣泛的應用;6)增加使用基于生成對抗式網絡(GAN)的各種圖像處理應用，包括圖像搜索、圖像增強等;7)更加突出非監督學習系統，不需要或更少的人為干預;(8)使用強化學習系統;最后，(9)基于零樣本的學習系統的進化。

隨著ML模型、算法及其應用的重要性和相關性的增加，以及基于DL和人工智能系統的更多創新應用的出現，本卷介紹了一些創新的研究工作及其在現實世界中的應用，如股票交易、醫療和醫療保健系統、和軟件自動化如何設計、優化ML和DL算法和模型，并將其應用于真實世界場景中的業務和其他流程，以實現更高的精度和效率。本書介紹了6個章節，重點介紹了機器學習、深度學習和人工智能的不同架構、模型、算法和應用。本書各章節討論的主題說明了在真實世界的應用中涉及到的設計、訓練、驗證、測試和部署機器學習和深度學習模型的復雜性。

為藥物開發人員而不是計算機科學家寫的，這一專論采用了一種系統的方法來挖掘科學數據源，涵蓋了從化合物篩選到先導化合物選擇和個性化藥物的合理藥物發現的所有關鍵步驟。第一部分明確地分為四個部分，討論了不同的可用的數據來源，包括商業和非商業的，而下一節著眼于數據挖掘在藥物發現中的作用和價值。第三部分比較了多藥理學最常見的應用和策略，其中數據挖掘可以大大提高研究工作。書的最后一部分是致力于復合測試的系統生物學方法。

在整本書中，工業和學術藥物發現策略被處理，貢獻者來自兩個領域，使一個知情的決定，何時和哪些數據挖掘工具使用自己的藥物發現項目。

一般來說，從數據庫中提取信息稱為數據挖掘。數據庫是一種數據集合，其組織方式允許方便地訪問、管理和更新其內容。數據挖掘包括數字和統計技術，可以應用于許多領域的數據，包括藥物發現。數據挖掘的功能定義是使用數值分析、可視化或統計技術來識別數據集中重要的數值關系，從而更好地理解數據并預測未來的結果。通過數據挖掘，我們可以得到一個模型，該模型將一組分子描述符與諸如功效或ADMET特性等生物關鍵屬性聯系起來。所得模型可用于預測新化合物的關鍵屬性值，為后續篩選確定優先級，并深入了解化合物的構效關系。數據挖掘模型范圍從簡單的、由線性技術導出的參數方程到復雜的、由非線性技術導出的非線性模型。文獻[1-7]提供了更詳細的信息。

這本書分為四個部分。第一部分涉及藥物發現中使用的不同數據來源，例如，蛋白質結構數據庫和主要的小分子生物活性數據庫。第二部分重點介紹數據分析和數據豐富的不同方法。在這里，我們提出了對HTS數據挖掘和識別不同目標命中的工業見解。另一章展示了強大的數據可視化工具在簡化這些數據方面的優勢，從而促進了它們的解釋。第三部分包括多種藥理學的一些應用。例如，在化學基因組學時代，數據挖掘可以為配體分析和目標捕捉帶來積極的結果。最后，在第四部分，系統生物學方法被考慮。例如，讀者被介紹到綜合和模塊化分析方法，以挖掘大分子和表型數據。結果表明，該方法能夠降低高維數據的復雜性，并為整合不同類型的組學數據提供了一種方法。在另一章中，建立了一套新的方法，定量地衡量化學品對生物系統的生物影響。