Recientemente me comprometí con una colaboración, que requiere que construya y luego entrene una red neuronal artificial (ANN) no supervisada.
Sin embargo, solo tengo una comprensión muy aproximada de lo que intentan hacer los clasificadores de aprendizaje automático y cómo funcionan. Por ejemplo, Chen et al. clasificador de bosque aleatorio (RF) (conjunto de árboles de decisión) para la predicción de la interacción proteína-proteína. Además, tengo muy poca idea sobre qué tipos de aprendizaje automático son útiles para diferentes clases de problemas biológicos.
Entonces, si existen, agradecería mucho información sobre libros que discutan aplicaciones de clasificadores de aprendizaje automático en Biología/Bioinformática. Los criterios preferibles son:
Introduce intuitivamente los conceptos clave.
Ilustra una variedad de problemas biológicos/bioinformáticos y sus soluciones mediante tipos apropiados de aprendizaje automático (p. ej., ¿cuándo es apropiado usar ANN versus clasificadores de RF?)
Relativamente corto (planeo leerlo de cabo a rabo).
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En NIPS 2016, la mayoría de las implementaciones de ANN que vi estaban relacionadas con la biología y se capacitaron en datos de imágenes, por lo tanto, el tipo de libro completo que está buscando probablemente aún no existe.
Sin embargo, si utiliza la función de búsqueda en Amazon.com, encontrará:
Redes Neuronales Artificiales (Métodos en Biología Molecular)
y esto, que parece satisfacer mejor su necesidad:
Tengo un libro titulado Bioinformatics, The Machine Learning Approach, de Baldi y Brunak . No he hecho más que echarle un vistazo, pero podría ser de interés. Está más orientado a la bioinformática que a la biología computacional general.
Remi.b