Published by LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 6139874017 ISBN 13: 9786139874019
Language: English
Seller: Revaluation Books, Exeter, United Kingdom
Paperback. Condition: Brand New. 100 pages. 8.66x5.91x0.23 inches. In Stock.
Published by LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 6139874017 ISBN 13: 9786139874019
Language: English
Seller: preigu, Osnabrück, Germany
Taschenbuch. Condition: Neu. Machine Learning & Text Mining methods for mining biological data sets | Kamal Rawal (u. a.) | Taschenbuch | 100 S. | Englisch | 2018 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786139874019 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.
Seller: moluna, Greven, Germany
Condition: New.
Published by Edizioni Sapienza Sep 2023, 2023
ISBN 10: 6206403505 ISBN 13: 9786206403500
Language: Italian
Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
Taschenbuch. Condition: 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.
Seller: preigu, Osnabrück, Germany
Taschenbuch. Condition: 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.
Published by LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2018, 2018
ISBN 10: 6139874017 ISBN 13: 9786139874019
Language: English
Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Text mining or data mining is a knowledge discovery tool which is referred to the process of extracting interesting and non-trivial patterns from a database of unstructured texts. Here, we present a new machine learning system to mine biological data sets (text data/scientific literature) to understand relations between two genes (two terms) in a scientific text. The system mimics human intelligence and accurately determine the relations between two genes/proteins. We manually curated literature data sets using deep curation to generate training set. Furthermore, our prediction results were validated with the help of experts to generate confidence to use our system in different real time situations. Next the system was made automated so that people across the world can determine relations between two or more molecules in a text using support vector machines. This semi-automated system is frequently applied by our team to write reviews on a given topic. For example, our team was able to screen and mine over 36000 papers to write a review on molecular docking tools. In 2016, our team were able to reconstruct obesity molecular network using this system(Jaisri et al 2016, Plos One). 100 pp. Englisch.
Published by LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 6139874017 ISBN 13: 9786139874019
Language: English
Seller: moluna, Greven, Germany
Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Rawal KamalDr. Rawal is an interdisciplinary Scientist-Physician with extensive experience in building data driven precision medicine systems. Being a strong proponent & practitioner of machine learning, he is passionate to build soc.
Published by LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2018, 2018
ISBN 10: 6139874017 ISBN 13: 9786139874019
Language: English
Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Text mining or data mining is a knowledge discovery tool which is referred to the process of extracting interesting and non-trivial patterns from a database of unstructured texts. Here, we present a new machine learning system to mine biological data sets (text data/scientific literature) to understand relations between two genes (two terms) in a scientific text. The system mimics human intelligence and accurately determine the relations between two genes/proteins. We manually curated literature data sets using deep curation to generate training set. Furthermore, our prediction results were validated with the help of experts to generate confidence to use our system in different real time situations. Next the system was made automated so that people across the world can determine relations between two or more molecules in a text using support vector machines. This semi-automated system is frequently applied by our team to write reviews on a given topic. For example, our team was able to screen and mine over 36000 papers to write a review on molecular docking tools. In 2016, our team were able to reconstruct obesity molecular network using this system(Jaisri et al 2016, Plos One).Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 100 pp. Englisch.
Published by LAP LAMBERT Academic Publishing, 2018
ISBN 10: 6139874017 ISBN 13: 9786139874019
Language: English
Seller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Text mining or data mining is a knowledge discovery tool which is referred to the process of extracting interesting and non-trivial patterns from a database of unstructured texts. Here, we present a new machine learning system to mine biological data sets (text data/scientific literature) to understand relations between two genes (two terms) in a scientific text. The system mimics human intelligence and accurately determine the relations between two genes/proteins. We manually curated literature data sets using deep curation to generate training set. Furthermore, our prediction results were validated with the help of experts to generate confidence to use our system in different real time situations. Next the system was made automated so that people across the world can determine relations between two or more molecules in a text using support vector machines. This semi-automated system is frequently applied by our team to write reviews on a given topic. For example, our team was able to screen and mine over 36000 papers to write a review on molecular docking tools. In 2016, our team were able to reconstruct obesity molecular network using this system(Jaisri et al 2016, Plos One).
Published by Edizioni Sapienza Sep 2023, 2023
ISBN 10: 6206403505 ISBN 13: 9786206403500
Language: Italian
Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
Taschenbuch. Condition: 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.
Seller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
Taschenbuch. Condition: 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).