آموزش یادگیری ماشین با داده های بیوانفورماتیک

معرفی دوره‌ آموزش یادگیری ماشین با داده‌های بیوانفورماتیک:

در دنیای امروز، یادگیری ماشین یکی از ابزارهای کلیدی به‌ ویژه در حوزه‌های علمی مانند بیوانفورماتیک در تحلیل داده‌ها به شمار می‌رود. با توجه به افزایش حجم داده‌های بیولوژیکی و ژنتیکی، استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای استخراج الگوها و اطلاعات ارزشمند حاصل از این داده‌ها به شدت مورد توجه قرار گرفته است. دوره‌ی آموزش یادگیری ماشین با داده‌های بیوانفورماتیک به علاقه‌مندان و پژوهشگران این امکان را می‌دهد که با ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته در این زمینه آشنا شوند.

این دانش، به ‌عنوان یک علم بین‌رشته‌ای، تلاش می‌نماید تا با استفاده از تکنیک‌های موجود در علوم مسائل مختلف را حل نماید. دوره‌ی یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک فرصتی برای فراگیری مفاهیم پایه‌ای تا جدیدترین پیشرفت‌های دانش یادگیری ماشین فراهم نموده است. مهندسین بعد از گذراندن این دوره قادر خواهند بود با استفاده از به‌کارگیری روش‌های مختلف داده‌های خود را تحلیل نمایند و به نتایج ارزشمندی دست پیدا کنند. همچنین علاقه‌مندان به یادگیری ماشین می‌توانند در آموزش پایتون مقدماتی نیز شرکت نموده و مهارت‌های خود را در این زمینه ارتقا بخشند.

سرفصل‌های دوره‌ آموزش یادگیری ماشین با داده‌های بیوانفورماتیک:

1. مفاهیم مقدماتی (در سه بخش)
2. تمرین عملی روی داده‌های قلبی
3. روش k- نزدیک‌ترین همسایه
4. دسته‌بندی پرسپترون و روش‌های خطی
5. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
6. استخراج ویژگی (Feature Extraction) 
7. اعتبارسنجی (Cross-Validation)
8. طبقه‌بندی (Classification)
9. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
10. ماشین بردار پشتیبان
11. پیاده‌سازی پرسپترون، Mini-Batch و Learning Rate
12. یادگیری مشارکتی
13. تحلیل داده‌های بیان ژن، کاهش ابعاد
14. کاهش ویژگی (PCA)
15. خوشه‌بندی (k-means)
16. خوشه‌بندی سلسله ‌مراتبی و k-means در R
17. خوشه‌بندی و الگوریتم EM
18. الگوریتم خوشه‌بندی سلسله ‌مراتبی و ضریب همبستگی Pearson و Spearman
19. توزیع ترکیبی گوسی
20. الگوریتم Expectation-maximization 
21. مدل‌های مخفی مارکوف (HMM)
22. کاهش ابعاد به روش t-SNE
23. شبکه‌های عصبی چند لایه (MLP)
24. Scikit-Learn
25. شبکه‌های پیچشی (CNN)
26. افزایش عمق شبکه
27. شبکه‌های ResNet - خود کدگذار (Autoencoder)
28. شبکه‌های مولد تخاصمی Generative Adversarial Networks (GAN)
29. مباحث نظری در شبکه‌های عمیق - شبکه‌های VAE
30. یادگیری خود نظارتی (Self-supervised Learning) و تعبیه‌ کلمه (Word Embedding)
31. شبکه‌های بازگشتی

پیش نیاز دوره‌ آموزش یادگیری ماشین با داده‌های بیوانفورماتیک:

این دوره به ‌طورکلی به پیش نیاز احتیاج ندارد اما علاقه‌مندان می‌توانند آشنایی نسبی با مبانی آمار و تحلیل داده‌ها داشته باشند. این پیش ‌نیازها به دانش‌پژوهان کمک می‌کند تا بهتر بتوانند مطالب دوره را درک کنند و در پروژه‌های عملی نیز شرکت نمایند.

گواهینامه دوره‌ آموزش یادگیری ماشین با داده‌های بیوانفورماتیک:

در پایان دوره به پذیرفته‌شدگان مدرک لاتین موسسه پارس پژوهان و فنی‌حرفه‌ای تعلق می‌گیرد.

بعد از شرکت در دوره‌ آموزش تعمیرات بردهای الکتریکی تجهیزات پزشکی چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟ 

1. درک اصول پایه یادگیری ماشین و کاربردهای آن در بیوانفورماتیک
2. آشنایی با انواع داده‌ها و روش‌های پردازش در آن‌ها
3. تسلط بر الگوریتم‌های خطی برای حل مسائل دسته‌بندی
4. توانایی شناسایی و انتخاب ویژگی‌های مهم برای بهبود دقت مدل
5. یادگیری تکنیک‌های استخراج از داده‌ها
6. تسلط بر روش‌های ارزیابی مدل‌ها و جلوگیری از اورفیتینگ
7. توانایی پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تنظیم پارامترها
8. تسلط بر تکنیک PCA برای بهبود عملکرد مدل‌ها
9. یادگیری نحوه استفاده از الگوریتم k-means برای خوشه‌بندی داده‌ها
10. توانایی پیاده‌سازی خوشه‌بندی سلسله ‌مراتبی
11. آشنایی با روش‌های ارزیابی خوشه‌بندی و همبستگی داده‌ها
12. توانایی طراحی و آموزش شبکه‌های عمیق‌تر برای بهبود دقت
13. توانایی طراحی و پیاده‌سازی GAN برای تولید داده‌های جدید

سوالات متداول:

در این دوره‌ آموزشی برای کاهش ابعاد و بهبود مدل‌ها از چه روشی استفاده می‌گردد؟

PCA.

برای خوشه‌بندی داده‌ها در این دوره استفاده از چه روشی پیشنهاد می‌گردد؟

الگوریتم k-means.

مسائل پیچیده‌ی دسته‌بندی در دوره‌ی آموزشی با چه روشی حل می‌گردند؟

با روش SVM مسائل پیچیده‌ی دسته‌بندی حل خواهند شد.