Machine Learning and Deep Learning in Computational Toxicology
-
- Hardcover ausgewählt
- Taschenbuch
- eBook
-
Sprache:Englisch
139,99 €
UVP
160,49 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
08.02.2023
Abbildungen
XIX, 635 p. 149 illus., 124 illus. in color.
Herausgeber
Huixiao HongVerlag
SpringerSeitenzahl
635
Maße (L/B/H)
24,1/16/4 cm
Gewicht
1291 g
Auflage
23001 Auflage 1st edition 2023
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-031-20729-7
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.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für dein Feedback
Wir nutzen dein Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte habe Verständnis, dass wir dir keine Rückmeldung geben können. Falls du Kontakt mit uns aufnehmen möchtest, kannst du dich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice