Titre original :
Machine Learning for Neuroscience: A Systematic Approach
Contenu du livre :
Ce livre répond au besoin croissant d'apprentissage automatique et d'exploration des données dans le domaine des neurosciences. Il offre une vue d'ensemble des neurosciences, de l'apprentissage automatique et des mathématiques et de la programmation nécessaires pour développer des modèles de travail fiables.
Le matériel est présenté d'une manière conviviale et facile à suivre et est complété par un code d'apprentissage automatique entièrement fonctionnel. Machine Learning for Neuroscience : A Systematic Approach, répond aux besoins des chercheurs et praticiens en neurosciences qui ont très peu de formation en apprentissage automatique. La première section du livre donne un aperçu des sujets nécessaires pour se plonger dans l'apprentissage automatique, y compris l'algèbre linéaire de base et la programmation Python.
La deuxième section donne un aperçu des neurosciences et s'adresse aux lecteurs orientés vers l'informatique. Elle couvre la neuroanatomie et la physiologie, les neurosciences cellulaires, les troubles neurologiques et les neurosciences informatiques.
La troisième partie de l'ouvrage traite de l'application de l'apprentissage automatique et de l'exploration des données aux neurosciences et couvre les réseaux neuronaux artificiels (RNA), le regroupement et la détection d'anomalies. Le livre contient des exemples de code entièrement fonctionnels avec un code de travail téléchargeable.
Il contient également des travaux pratiques et des quiz, ce qui le rend approprié pour une utilisation en tant que manuel. Le public visé est celui des chercheurs en neurosciences qui ont besoin de se plonger dans l'apprentissage automatique, des programmeurs chargés de projets d'apprentissage automatique liés aux neurosciences et des étudiants qui étudient les méthodes de neurosciences computationnelles.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781032136721 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2023 |
| Nombre de pages : | 290 |
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