あらすじ・内容紹介
顕微鏡画像やトランスクリプトームといった生命科学データを題材に機械学習を学べる実践書．ダウンロードしたコードをブラウザで実行できるので，wet研究者でも今日から始められます．
【目次】
はじめに
コード・データのダウンロードについて
第1章 機械学習の概要とライフサイエンス研究への応用
第2章 Google Colaboratory， Pandas，Matplotlib， NumPy の基礎
第3章 教師あり学習のためのデータ前処理
第4章 scikit-learn を用いたトランスクリプトームデータの分類
第5章 PyTorch を用いたトランスクリプトームデータの分類
第6章 実践編（1）：生命科学・医歯学分野の画像を用いた機械学習
第7章 実践編（2）：腫瘍特異的ネオ抗原の機械学習を用いた予測
第8章 実践編（3）：シングルセル解析とVAE
第9章 実践編（4）：エピジェネティクスを含む多階層の統合によるがん研究
第10章 実践編（5）：タンパク質の「言語」の法則を解き明かす 〜アミノ酸配列からのタンパク質局在の予測
第11章 実践編（6）：AI 創薬へのはじめの一歩
第12章 発展編（1）：機械学習を用いたアプタマー配列の解析と創薬
第13章 発展編（2）：機械学習によるマイクロバイオームと機能未知遺伝子の解析 〜メタゲノム・対偶遺伝学・近傍遺伝子解析
第14章 終章：さらなる学習のためのリソース
索引
執筆者一覧
