Introduction to Machine Learning in Pharmaceutical Sciences
Lingua: inglese
Editore: Notion Press, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Condizione: Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Pharmaceutical science is entering a new era in which data can reveal patterns, predict outcomes, and guide decisions that conventional analysis may overlook. Introduction to Machine Learning in Pharmaceutical Sciences provides a clear and practical pathway into this rapidly evolving field, connecting computational principles with real pharmaceutical challenges.Beginning with the foundations of artificial intelligence, machine learning, and data science, the book explains pharmaceutical datasets, data preparation, regression, classification, clustering, decision trees, and model evaluation in an accessible yet scientifically rigorous manner. Application-focused discussions demonstrate how these methods support drug discovery, formulation development, quality control, manufacturing, pharmacovigilance, and clinical decision-making.Designed for pharmacy students, teachers, researchers, and early-career pharmaceutical professionals, the book bridges the gap between theoretical algorithms and their responsible use in pharmaceutical research and healthcare. Readers gain the conceptual foundation needed to interpret models critically, assess the reliability of predictions, and convert complex data into meaningful scientific insight.For anyone seeking to understand how machine learning is reshaping pharmaceutical sciences, this book offers an authoritative and accessible starting point.…
Codice articolo 9798906434180
- Titolo
- Introduction to Machine Learning in Pharmaceutical Sciences
- Autore
- Shrey Dahiya
- Editore
- Notion Press
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798906434180
- Peso dell'articolo
- 551 grammi
- Dimensioni
- 229x152x16 mm
Pharmaceutical science is entering a new era in which data can reveal patterns, predict outcomes, and guide decisions that conventional analysis may overlook. Introduction to Machine Learning in Pharmaceutical Sciences provides a clear and practical pathway into this rapidly evolving field, connecting computational principles with real pharmaceutical challenges.Beginning with the foundations of artificial intelligence, machine learning, and data science, the book explains pharmaceutical datasets, data preparation, regression, classification, clustering, decision trees, and model evaluation in an accessible yet scientifically rigorous manner. Application-focused discussions demonstrate how these methods support drug discovery, formulation development, quality control, manufacturing, pharmacovigilance, and clinical decision-making.Designed for pharmacy students, teachers, researchers, and early-career pharmaceutical professionals, the book bridges the gap between theoretical algorithms and their responsible use in pharmaceutical research and healthcare. Readers gain the conceptual foundation needed to interpret models critically, assess the reliability of predictions, and convert complex data into meaningful scientific insight.For anyone seeking to understand how machine learning is reshaping pharmaceutical sciences, this book offers an authoritative and accessible starting point.
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AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Germania
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