19405701
Vorlesung
Machine Learning in Bioinformatics
Philipp Florian Benner, Hugues Richard
Kommentar
Dieser Kurs führt Schlüsselkonzepte des maschinellen Lernens ein und wird von Tutorien und Übungsaufgaben begleitet, in denen Methoden des maschinellen Lernens auf aktuelle Probleme der Bioinformatik angewendet werden. Nach einer kurzen Wiederholung der Wahrscheinlichkeitstheorie stellen wir probabilistische Methoden zur Klassifikation und Sequenzanalyse vor (Naive Bayes, Mixture Models, Hidden Markov Models). Wir diskutieren die Erwartungs-Maximierung (EM) aus probabilistischer Perspektive und verwenden sie für die Sequenzanalyse. Lineare und logistische Regression dienen als Einstiegspunkt für komplexere Methoden des maschinellen Lernens, einschließlich Kernel-Methoden und neuronale Netze. Die Vorlesung behandelt mehrere neuronale Netzwerkarchitekturen (CNNs, GNN, Transformers), die derzeit in der Bioinformatik-Community und anderen Forschungsbereichen verwendet werden. In den Tutorien und im Rahmen von Übungsaufgaben werden ausgewählte Machine-Learning-Modelle mit scikit-learn und pytorch in Python implementiert. Der Kurs soll es den Studierenden ermöglichen, alle gängigen Techniken des maschinellen Lernens zu verstehen und State-of-the-Art-Klassifizierungsstrategien zu entwickeln, die dann auf Probleme in der Bioinformatik und verwandten Bereichen angewendet werden können.
Inhalte:
- Naive Bayes
- Clustering und Mixture Models
- Hidden Markov Models
- Regression und Partial Least Squares
- Kernel Methods
- Neural Networks und Architekturen
- Regularization und Model Selection Voraussetzungen:
- Lineare Algebra (einfache Vector- and Matrixalgebra)
- Analysis (mathematische Optimierung, Lagrange)
- Programmierkenntnisse in Python -- einschließlich objektorientierte Programmierung
- Grundlegende Kenntnisse oder starkes Interesse in molekularer Biologie und Anwendungen in der Bioinformatik Schließen
- Naive Bayes
- Clustering und Mixture Models
- Hidden Markov Models
- Regression und Partial Least Squares
- Kernel Methods
- Neural Networks und Architekturen
- Regularization und Model Selection Voraussetzungen:
- Lineare Algebra (einfache Vector- and Matrixalgebra)
- Analysis (mathematische Optimierung, Lagrange)
- Programmierkenntnisse in Python -- einschließlich objektorientierte Programmierung
- Grundlegende Kenntnisse oder starkes Interesse in molekularer Biologie und Anwendungen in der Bioinformatik Schließen
13 Termine
Regelmäßige Termine der Lehrveranstaltung
Mo, 15.04.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics
Mo, 22.04.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics
Mo, 29.04.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics
Mo, 06.05.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics
Mo, 13.05.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics
Mo, 27.05.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics
Mo, 03.06.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics
Mo, 10.06.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics
Mo, 17.06.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics
Mo, 24.06.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics
Mo, 01.07.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics
Mo, 08.07.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics
Mo, 15.07.2024 08:00 - 10:00
Machine Learning in Bioinformatics