Comment déduire quels sont les gènes qui orchestrent les différents processus dans la cellule ? Comment l'homme a-t-il migré hors d'Afrique et s'est-il répandu dans le monde ? Dans ce cours, nous verrons que ces deux questions apparemment différentes peuvent être abordées à l'aide de techniques algorithmiques et d'apprentissage automatique similaires découlant du problème général de la division des points de données en groupes distincts. Dans la première moitié du cours, nous présenterons des algorithmes de regroupement d'un groupe d'objets en une collection de groupes sur la base de leur similarité, un problème classique en science des données, et nous verrons comment ces algorithmes peuvent être appliqués aux données d'expression génique.

Science des données génomiques et regroupement (Bioinformatique V)
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Science des données génomiques et regroupement (Bioinformatique V)
Ce cours fait partie de Spécialisation "Bioinformatique"


Instructeurs : Pavel Pevzner
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94Â avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Bioinformatique
- Catégorie : Biologie moléculaire
- Catégorie : Réduction de la dimensionnalité
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Sciences de la vie
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Logiciel d'analyse de données
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
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3 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
Statut : Essai gratuitUniversity of London
Statut : Essai gratuitUniversity of Illinois Urbana-Champaign
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
50Â %
- 4 stars
27,65Â %
- 3 stars
11,70Â %
- 2 stars
3,19Â %
- 1 star
7,44Â %
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Révisé le 10 juin 2017
the part about EM is the best I know, and first time I understand the EM algorithm.
Révisé le 24 oct. 2019
Truly awesome. What I liked best was that this course didn't have a peer reviewed final challenge, so I didn't have to wait months until my work was graded :)
Révisé le 21 juil. 2019
In depth and comprehensive coverage of the topics in genetic data analysis.
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