Contient les CNN, les RNN, les SVM et les méthodes d'apprentissage supervisé, soulignant l'importance d'harmoniser la régularisation et de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'apprentissage automatique.
Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.
Explore la conception et les applications des commutateurs d'ARN, en mettant l'accent sur les principes réglementaires d'ARN et les composants biomoléculaires conçus.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
Explore l'ingénierie de l'ADN à travers la PCR, le séquençage Sanger, le projet du génome humain, l'ADN recombinant, la manipulation de l'ADN bactérien et CRISPR / Cas9.
Explore la structure de l'ADN, l'expression des gènes, la transcription de l'ARN et la fabrication de protéines dans les cellules, y compris le rôle crucial de l'ARN polymérase.
Couvre les méthodes permettant d'identifier les types de transcription et de classer les cellules bipolaires à l'aide de techniques de calcul et de profilage moléculaire.
