Neuzraudzīta mācīšanās ir mašīnmācīšanās nozare, kas koncentrējas uz nemarķētu datu kopu analīzi un grupēšanu, neizmantojot iepriekš definētas mērķa etiķetes. Neuzraudzītā mašīnmācīšanās ir mašīnmācīšanās veids, kurā algoritmi analizē un grupē datu kopas bez iepriekš noteiktiem marķējumiem vai mērķa mainīgajiem.
Lekcija RSU doktorantiem, pētniekiem un citiem interesentiem sniegs pārskatu par neuzraudzītās mašīnmācīšanās pieejām biomedicīnisko datu analīzē, īpašu uzmanību pievēršot pielietojumam šūnu bioloģijā un medicīnā. Tā kā augstvērtīgas datu kopas, piemēram, vienšūnas omikas dati, attēlveidošanas dati un klīniskie mērījumi, kļūst arvien izplatītākas, būtiskas ir metodes, kas ļauj iegūt nozīmīgus modeļus bez iepriekš definētām kategorijām. Lekcijā tiks aplūkotas galvenās dimensiju samazināšanas metodes, tostarp galveno komponentu analīze (Principal Component Analysis (PCA)), t-SNE funkcija (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)) un UMAP projekcija (Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)), izceļot to nozīmi sarežģītu bioloģisko datu vizualizācijā, pazīmju iegūšanā un interpretācijā. Tiks arī apspriestas klasterizācijas stratēģijas, piemēram, hierarhiskā klasterizācija, datu sadalīšanas metodes, uz blīvumu balstītas pieejas un uz grafiem balstīti algoritmi – rīki šūnu subpopulāciju, slimību apakštipu un slēptu bioloģisko struktūru identificēšanai. Piemēri no šūnu bioloģijas un medicīnas pētījumiem ilustrēs, kā šīs metodes palīdz veikt atklājumus un uzlabo mūsu izpratni par bioloģiskajām sistēmām un slimību mehānismiem.
Lekcija notiks angļu valodā.
Par lektoru
Nikolajs Oskolkovs ir bioinformātiķis un Metabolisko pētījumu grupas vadītājs Latvijas Organiskās sintēzes institūtā (OSI). Viņš ieguvis doktora grādu teorētiskajā fizikā (2007, Maskavas Valsts universitāte / Ulmas Universitāte, Vācija). Kopš 2011. gada Oskolkovs pievērsies dzīvības zinātnēm un pielieto statistikas un mašīnmācīšanās metodes biomedicīnisko datu analīzē. Viņa pētniecības pieredze aptver genomiku, diabēta izpēti, kā arī šūnu un evolūcijas bioloģiju Lundas Universitātes laboratorijā Zinātne dzīvei (SciLifeLab, National Bioinformatics Infrastructure – NBIS) Zviedrijā.
