791384 Machine learning and pattern recognition for bioinformatics (in Eng.)


Art
Vorlesung und Übung
Semesterstunden
3
Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Sykacek, Peter
Organisation
Institut für Biotechnologie
Angeboten im Semester
Sommersemester 2018
Unterrichts-/ Lehrsprachen
Englisch

Lehrinhalt

Einführung in Datenanalyse mit Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens und der Mustererkennung.

1) Theorie:
1.1) Kurze Einführung in MatLab
1.2) Klassifikation von Problemen und Auswahl geeigneter Datenanalysemethoden.
1.3) Überwachte Lernalgorithmen zur Modellierung von diskreten und kontinuierlichen Zielvariablen und deren Relation zu statistischen Modellen.
1.4) Unüberwachte Lernalgorithmen zur explorativen Datenanalyse.
1.5) Methoden zur Modelldiagnose und Auswahl.
1.6) Anwendungsbeispiele von Methoden des Maschinellen Lernens und der Mustererkennung in der Bioinformatik.

2) Praxis:
Anwendung der theoretisch vermittelten Kenntnisse an praktischen Beispielen aus dem Bioinformatischen Umfeld unter der Verwendung von frei verfügbaren MatLab machine learning Bibliotheken.

Inhaltliche Voraussetzungen (erwartete Kenntnisse)

Grundkenntnisse in Bioinformatik und Computational Biology, die in den Pflichtlehrveranstaltungen der biotechnologischen Bachelor und Master Curricula vermittelt werden.

Lehrziel

Der erfolgreiche Abschluss der Lehrveranstaltung erlaubt es den AbsolventInnen Datenanalysen, die in biologischen Versuchslabors anfallen, mit Methoden des maschinellen Lernens selbständig durchzuführen. AbsolventInnen kennen nach dem Besuch der Vorlesung die mathematischen und statistischen Grundlagen des maschinellen Lernens. Darüber hinaus kennen AbsolventInnen wichtige Modelle und Algorithmen aus der Mustererkennung, können Datenanalysen in MatLab scripten und die Qualität ermittelter Lösungen quantitativ abschätzen.
Noch mehr Informationen zur Lehrveranstaltung, wie Termine oder Informationen zu Prüfungen, usw. finden Sie auf der Lehrveranstaltungsseite in BOKUonline.