bio-applied-deep-learning-for-biology

Name: bio-applied-deep-learning-for-biology
Author: Pavel-Kravchenko

Desenvolvimento

Autor: Pavel-Kravchenko

Aprendizado profundo com PyTorch para sequências biológicas, abordando quando usar DL versus ML clássico, arquitetura CNN para detecção de motivos, codificação one-hot e o loop de treinamento padrão.

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Atualizado há 6 meses

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/plugin marketplace add Pavel-Kravchenko/Bioinformatics

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Deep Learning for Biology

Classical ML vs Deep Learning Decision Table

| Criterion | Classical ML | Deep Learning | |-----------|-------------|---------------| | Sample size | 100s–1000s | 10,000+ (or transfer learning) | | Feature engineering | Manual (k-mers, physicochemical) | Learned automatically | | Input type | Tabular features | Raw sequences / images | | Interpretability | High (feature importance) | Lower (requires SHAP/attention) | | Training time | Minutes | Hours–days | | Har

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