24 Saatte Kargoda |
Siparişleriniz aşağıda belirtilen şartlar dâhilinde, 24 saat içinde ilgili kargo firmasına teslim edilmektedir. Hafta içi saat 17.00'ye kadar verilen siparişlerde geçerlidir. Cumartesi-Pazar ve resmi tatil günlerinde alınan siparişlerde geçerli değildir. Saat 17.00'den sonra verilen; ödemesi veya onayı 17.00'den sonra yapılan siparişler ertesi gün işleme alınır. Sepetteki tüm ürünlerin "24 Saatte Kargoda" taahhütüne sahip olması gerekmektedir. Stoklu ürünlerde, sonradan tespit edilecek ürün kusurları sebebiyle gecikme yaşanabilir. İade veya iptal gibi işlemler sebebiyle düzenlenen siparişlerde geçerli değildir. 24 saat içinde kargo firmasına verilen siparişlerin adrese teslim süresi, kargo firmasına ve teslimat adresine göre değişebilmektedir. Mücbir sebep halleri saklıdır. KitapSeç bu taahhütte değişiklik yapma hakkını saklı tutar. |
Kanser Biyoenformatiğinde Yapay Zeka Papatya Bilim |
||
|
||
|
|||
|
Günümüzde kanser araştırmaları disiplinler arası bir alana dönüşmüş, bu alanda pek çok farklı türden çalışmalar yürütülmeye başlanmıştır. Araştırmalarda üretilen verinin çözümlenmesi söz konusu olduğunda, geleneksel yöntemlerin dışında daha etkin olduğuna inanılan farklı yaklaşımlara gereksinim duyulmuştur. Bunların başında makine öğrenmesi veya bir başka deyişle yapay zeka yöntemleri sayılabilir. Yapay zeka yöntemlerinin günümüzde hemen hemen her alana el attığını görüyoruz.
Kanser araştırmalarında klinik ve genetik verilerden yararlanılarak hastalıkların tanısı ve risk faktörlerinin belirlenmesinde yapay zeka algoritmalarına başvurulmaktadır. Görüntü işleme açısından bakıldığında yapay zeka algoritmalarının oldukça gelişkin bir tanı aracı olabileceğini söyleyebiliriz. Örneğin, cilt kanseri ile ilgili resimleri değerlendiren bir yapay zeka uygulaması oldukça tatminkar tahminler üretebilmektedir. Kitabımızda klinik ve genetik veri kümeleri yanı sıra, akciğer kanseri ve meme kanseri ile ilgili görüntü verisinden derin öğrenme algoritmaları yardımıyla tanı modellerinin nasıl geliştirilebileceği üzerinde durulmuştur. Açık kaynak kanser veri kümelerine R yazılımı yardımıyla nasıl ulaşılabileceği, bu verinin nasıl bir ön işlemeye tabi tutulacağı, makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanarak verinin nasıl modellenebileceği ayrıntılı biçimde anlatılmaktadır.
Kitapta birçok farklı algoritma yanı sıra, özellikle yapay zekanın derin öğrenme algoritması klinik ve genetik veriler üzerinde denenmiş; kanser görüntülerinin işlenmesinde ise konvolüsyonel derin öğrenme algoritmasına yer verilmiştir. Kitap tekrarlanabilir (reproduciple) araştırma yöntemini benimsemiştir. Konular içinde sunulan R kodları sayesinde okuyucu aynı kodları kullanarak problemleri test edebilir.
Bu kitap, kanser veri kümeleri üzerinde çalışmalar yapmayı düşünen ve tıp, biyoenformatik, bilişim, mühendislik gibi farklı alanlardan gelen araştırmacılar için tasarlanmıştır.
Kategoriye Ait En Çok Satan Ürünler |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|