اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری ماشین بر روی داده‌های پروتئومیکس

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین بر روی داده‌های پروتئومیکس

موضوع کلی: یادگیری ماشینی پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری ماشینی در کشف دارو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و پروتئومیکس
• 2. داده‌های پروتئومیکس: انواع و ویژگی‌ها
• 3. پیش‌پردازش داده‌های پروتئومیکس: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 4. روش‌های کاهش ابعاد داده در پروتئومیکس
• 5. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) در داده‌های پروتئومیکس
• 6. تحلیل تمایز خطی (LDA) برای طبقه‌بندی نمونه‌ها
• 7. خوشه‌بندی داده‌های پروتئومیکس: روش‌های سلسله‌مراتبی
• 8. خوشه‌بندی K-means در پروتئومیکس
• 9. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (DBSCAN)
• 10. انتخاب ویژگی در داده‌های پروتئومیکس
• 11. مفهوم و کاربردهای انتخاب ویژگی
• 12. روش‌های فیلتر در انتخاب ویژگی
• 13. روش‌های Wrapper در انتخاب ویژگی
• 14. روش‌های Embedded در انتخاب ویژگی
• 15. مدل‌های رگرسیونی در پروتئومیکس
• 16. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 17. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی طبقه‌ای
• 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در پروتئومیکس
• 19. دسته‌بندی با استفاده از SVM
• 20. رگرسیون SVM برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته
• 21. درخت‌های تصمیم‌گیری در پروتئومیکس
• 22. جنگل تصادفی (Random Forest) برای طبقه‌بندی و رگرسیون
• 23. تقویت گرادیانی (Gradient Boosting)
• 24. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) در پروتئومیکس
• 25. معماری شبکه‌های عصبی و آموزش آن‌ها
• 26. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای داده‌های پروتئومیکس
• 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها
• 28. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در پروتئومیکس
• 29. متریک‌های ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 30. متریک‌های ارزیابی برای رگرسیون
• 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 32. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 33. روش‌های جستجوی شبکه (Grid Search) و تصادفی (Random Search)
• 34. کاربرد یادگیری ماشین در شناسایی بیومارکرها
• 35. شناسایی پروتئین‌های مرتبط با بیماری
• 36. پیش‌بینی پاسخ به درمان با استفاده از یادگیری ماشین
• 37. تحلیل مسیرهای متابولیکی با استفاده از یادگیری ماشین
• 38. یادگیری ماشین و شخصی‌سازی پزشکی در پروتئومیکس
• 39. ادغام داده‌های پروتئومیکس با سایر داده‌های Omics
• 40. یادگیری عمیق و داده‌های پروتئومیکس
• 41. مدل‌سازی پروتئین با استفاده از یادگیری ماشین
• 42. تحلیل تعاملات پروتئین-پروتئین با یادگیری ماشین
• 43. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
• 44. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در پروتئومیکس
• 45. استفاده از روش‌های SHAP و LIME