COVID-19 mRNA Vaccine Degradation Prediction

von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Visualize and Understand Covid-19 mRNA Vaccine Sequence Data.

Build and Training a Model to make mRNA Vaccine Degradation Rate Predictions.

Evaluating the model and making predictions for the Degradation Rates.

Clock2 hours
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

In this 2-hour long project-based course, you will learn how to predict mRNA Vaccine Degradation Rates at various positions of the molecule. Our model will predict likely degradation rates at each base of an RNA molecule which will be useful to develop models and design rules for RNA degradation. We will look at how to build a Bidirectional Gated Recurrent Units Neural Network which can predict the degradation for multiple scenarios at each of the base. We will cover how to train the model and evaluate on a test set. We will then finally make predictions using the trained model and compare it with the original degradation rates. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Recurrent Neural Network
  • Artificial Neural Network
  • keras
  • gated recurent units

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Introduction to Covid-19 mRNA Vaccine Dataset & the Model

  2. Understanding, Loading & Visualizing the Data

  3. Preprocessing the Data

  4. Building a Bidirectional Gated Recurrent Unit (GRU) Neural Network Model

  5. Training the Bidrectional GRU Model

  6. Evaluating the Model & Making Predictions

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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