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Os pesquisadores usaram dados de expressão genética para treinar um autoencoder de forma não-supervisionada, e descobriram que as camadas escondidas dessa rede revelava padrões de interação entre os agentes metabólicos, começando pelas mais elementais (proteína-proteína) até as mais complexas (genes associados a doenças).

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Veja nesta aula como utilizar código da linguagem R dentro da linguagem Python! Essa e outras aulas estão disponíveis na Assinatura IA Expert

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Veja nesta aula o conteúdo do curso Processamento de Linguagem Natural com Deep Learning e Python

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Veja nesta aula como gerar gráficos de dispersão utilizando o Seaborn e o Python! Essa e outras aulas estão disponíveis na Assinatura IA Expert

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