Book Description: Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) have revolutionized drug design and development, enabling the creation of more effective and efficient medicines. This book provides an overview of AI/ML applications in drug discovery, from early-stage target identification to clinical trial optimization. It covers various techniques, such as deep learning, reinforcement learning, and transfer learning, and their applications in different therapeutic areas. The authors discuss the challenges and limitations of these methods and provide insights into future developments in this rapidly evolving field. Long Description: The book "Artificial Intelligence and Machine Learning in Drug Design and Development" delves into the current state of AI/ML technology in drug discovery and development, highlighting its potential to transform the industry. The authors explore how AI/ML can improve drug design and development, from identifying promising targets to optimizing clinical trials. They discuss the challenges and limitations of these methods, providing a comprehensive understanding of the current state of AI/ML in drug discovery and development.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) произвели революцию в разработке и разработке лекарств, что позволило создать более эффективные и действенные лекарства. В этой книге представлен обзор приложений AI/ML для обнаружения лекарств, от ранней стадии идентификации целей до оптимизации клинических испытаний. Он охватывает различные методы, такие как глубокое обучение, обучение с подкреплением и обучение с переносом, а также их применение в различных терапевтических областях. Авторы обсуждают проблемы и ограничения этих методов и дают представление о будущих разработках в этой быстро развивающейся области. Подробное описание: Книга «Искусственный интеллект и машинное обучение в разработке и разработке лекарств» углубляется в текущее состояние технологии AI/ML в области открытия и разработки лекарств, подчеркивая ее потенциал для преобразования отрасли. Авторы исследуют, как AI/ML может улучшить дизайн и разработку лекарств, от определения перспективных целей до оптимизации клинических испытаний. Они обсуждают проблемы и ограничения этих методов, обеспечивая всестороннее понимание текущего состояния AI/ML в открытии и разработке лекарств.

''