آموزش یادگیری ماشین با داده های بیوانفورماتیک

یادگیری ماشین و یادگیری ژرف جایگاه بخصوصی را در این رشته به خود اختصاص داده‌اند. یادگیری ماشین کاربردی از هوش مصنوعی است که در آن سیستم، قابلیت یادگیری خودکار و بهبود خود را از تجربه‌های مختلف به دست می‌آورد. یادگیری ماشین و یادگیری ژرف بر روی توسعه‌ی برنامه‌های کامپیوتری که قابلیت دسترسی به داده و استفاده از آن برای یادگیری خود را دارند، تمرکز دارد. بعضی از روش‌های یادگیری ماشین شامل این موارد است: یادگیری نظارت‌شده، یادگیری نیمه نظارت‌شده، یادگیری نظارت‌نشده و یادگیری تقویتی. یادگیری ماشین به ما این قابلیت را می‌دهد تا مقدار زیادی از داده‌ها را آنالیز کنیم. به‌طورکلی با این‌که نتایج دقیق‌تر و سریع‌تری فراهم می‌کند، به زمان و منابع بیشتری برای یادگیری نیز نیاز دارد. با پیشرفت دانش و تجهیزات در علوم زیست‌شناسی به‌ویژه علوم سلولی و مولکولی، با افزایش حجم عظیم داده‌های استخراج شده از سلول‌ها و به تبع آن موجودات مواجه هستیم. افزایش این حجم از داده‌ها و به سبب آن نیاز به ذخیره، بازیابی و تحلیل مناسب این داده‌ها، موجب پیدایش علم بیوانفورماتیک گردیده‌است. این دانش نوظهور، به‌عنوان یک دانش بین‌رشته‌ای، تلاش می‌کند تا با استفاده از تکنیک‌های موجود در علوم کامپیوتر، ریاضیات، شیمی، فیزیک و علوم مرتبط دیگر، مسائل مختلف زیست‌شناختی را که معمولاً در سطح مولکولی هستند حل کند و با توسعه ابزارها و روش‌هایی سعی در فهمیدن این حجم زیاد از داده‌ها داشته باشد. تلاش‌های پژوهشی اصلی در این رشته عبارتند از: تطابق توالی، کشف ژن، گردآوری ژنوم، تنظیم ساختار پروتئینی، پیش‌بینی ساختارهای دوم و سوم پروتئین، پیش‌بینی بیان ژن و تعاملات پروتئین-پروتئین و مدل‌سازی تکامل. یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک فرصتی است برای فراگیری مفاهیم پایه‌ای تا جدیدترین پیشرفت‌های دانش یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، با هدف به‌کارگیری آن در حل مسئله‌های زیست‌پزشکی.این دوره بدان جهت مهم و اساسی است که مهندسین پزشکی با به کاری آن می توانند داده های بیولوژیکی استخراجی خود را تحلیل کنند.