Deep Learning and its Application to Predicting Quantitative Phenotypes from Genomic DataA
Fernández Oliveras, Víctor
Barbadilla Prados, Antonio, tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Genètica i de Microbiologia)
Universitat Autònoma de Barcelona. Facultat de Biociències

Fecha:	2025
Resumen:	Interpretability within artificial intelligence (AI), machine learning (ML) methods are designed to mimic human brain function. the data quantity and complexity these methods can process are limited, so deep learning (DL), the core framework of which is artificial neural networks (NNs) formed of neurons or nodes, emerged as a powerful tool to handle these datasets, such as nonlinear genotype-phenotype relations. these models are based on supervised learning, as they are trained with labeled samples to predict unseen data.
Derechos:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, sempre i quan aquestes es distribueixin sota la mateixa llicència que regula l'obra original i es reconegui l'autoria.
Lengua:	Anglès
Titulación:	Genètica [2500890]
Plan de estudios:	Grau en Genètica [833]
Documento:	Treball final de grau

1 p, 1.6 MB

El registro aparece en las colecciones:
Documentos de investigación > Trabajos de Fin de Grado > Facultat de Biociencias. TFG