2022年9月9日、16日、30日、10月7日、14日、21日、28日 17:15-18:45
バイオインフォマティクス研究の為に必要な統計的解析手法と機械学習手法について基本的なメカニズムを理解し、各自の研究データにこれらの手法が適用できるように、(1)ニューラルネットワークの基礎、学習アルゴリズム (2)判別分析、ニューラルネットワークの応用例 (3)学習済みニューラルネットワークの解析法、ディープラーニング、相関解析 (4)クラスタ分析、主成分分析 (5)カーネル関数を用いた学習(SVM) (6)決定木 (7)隠れマルコフモデル などを講義する予定です。講義中の実習はすべてRを用いて行います。