Titre :	Deep learnng model for genomic prediction
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Merzouk,Rahma, Auteur ; Nasri,Khaled, Directeur de thèse
Editeur :	Setif:UFA
Année de publication :	2020
Importance :	1 vol (42 f .)
Format :	29 cm
Langues :	Anglais (eng)
Catégories :	Thèses & Mémoires:Informatique
Mots-clés :	Apprentissage profond Brédiction génomique
Index. décimale :	004 - Informatique
Résumé :	L'application de l'apprentissage en profondeur a couvert de nombreux domaines dans l'analyse des données, cela est dû aux outils puissants émergés par l’apprentissage profond pour analyser et prédire les données. Dans cet article, nous mettrons en oeuvre un modèle d'apprentissage en profondeur pour prédire le type de cancer du sein à l'aide d'un ensemble de données génomiques Le document commence par un chapitre qui présente un aperçu général sur la génétique humaine et sa représentation; et aussi on parle sur la biologie moléculaire, des unités qui transportent l'information biologique et comment ces unités causent des maladies. Dans le deuxième chapitre, nous aborderons l'apprentissage profond, puis nous discuterons l'état de l'art de l'application de l'apprentissage profond à la prédiction génomique. Le dernier chapitre est un rapport sur les modèles d'apprentissage profond que nous avons mis en oeuvre, pour prédire les types de cancer du sein à partir de données génomiques, nous avons utilisé différentes architectures et nous les avons comparées. Cette thèse soumise pour le diplôme de MASTER en informatique à l'université de
Côte titre :	MAI/0445
En ligne :	https://drive.google.com/file/d/1J5Twk0w58xdUqzXvDobZfIIU-Pl-sVnb/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique :	pdf

Deep learnng model for genomic prediction [texte imprimé] / Merzouk,Rahma, Auteur ; Nasri,Khaled, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (42 f .) ; 29 cm.
Langues : Anglais (eng)

Catégories :	Thèses & Mémoires:Informatique
Mots-clés :	Apprentissage profond Brédiction génomique
Index. décimale :	004 - Informatique
Résumé :	L'application de l'apprentissage en profondeur a couvert de nombreux domaines dans l'analyse des données, cela est dû aux outils puissants émergés par l’apprentissage profond pour analyser et prédire les données. Dans cet article, nous mettrons en oeuvre un modèle d'apprentissage en profondeur pour prédire le type de cancer du sein à l'aide d'un ensemble de données génomiques Le document commence par un chapitre qui présente un aperçu général sur la génétique humaine et sa représentation; et aussi on parle sur la biologie moléculaire, des unités qui transportent l'information biologique et comment ces unités causent des maladies. Dans le deuxième chapitre, nous aborderons l'apprentissage profond, puis nous discuterons l'état de l'art de l'application de l'apprentissage profond à la prédiction génomique. Le dernier chapitre est un rapport sur les modèles d'apprentissage profond que nous avons mis en oeuvre, pour prédire les types de cancer du sein à partir de données génomiques, nous avons utilisé différentes architectures et nous les avons comparées. Cette thèse soumise pour le diplôme de MASTER en informatique à l'université de
Côte titre :	MAI/0445
En ligne :	https://drive.google.com/file/d/1J5Twk0w58xdUqzXvDobZfIIU-Pl-sVnb/view?usp=shari [...]
Format de la ressource électronique :	pdf