<div dir="ltr"><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><b><span lang="EN-US"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">BioSB Course Pattern Recognition (5th edition)</font></span></b></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><u></u> <u></u></font></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><b><span lang="NL">Date:  25-29 September 2017</span></b><span lang="NL"><u></u><u></u></span></font></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><b><span lang="NL">Location: AMC, Amsterdam</span></b><span lang="NL"><u></u><u></u></span></font></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><b><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">Course Coordinator: Perry Moerland (AMC)</font></span></b></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><br></font></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">Website: <a href="http://biosb.nl/education/course-portfolio/pattern-recognition/">http://biosb.nl/education/course-portfolio/pattern-recognition/</a></font></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">Registration:  <a href="http://biosb.nl/education/course-portfolio/pattern-recognition/enrollment/">http://biosb.nl/education/course-portfolio/pattern-recognition/enrollment/</a></font></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><br></font></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><span lang="NL">Please note that this course is free of charge for PhDs who are or become a</span><span lang="NL"><a href="http://biosb.nl/about/members/biosb-membership-information/" target="_blank"> member of the  BioSB research school</a>.<u></u><u></u></span></font></p><p class="MsoNormal"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><u></u> <u></u></font></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><b><span lang="NL">Description</span></b><span lang="NL"><u></u><u></u></span></font></p><p class="MsoNormal"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><u></u> <u></u></font></span></p><p style="border:0px;margin:0px 0px 1.5em;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">Many problems in bioinformatics require classification: prediction of the class to which a certain object (i.e. a gene, protein, cell, patient, …) belongs. This calls for algorithms that can assign the most likely label (discrete output) to an object, given one or more measurements on that object. For most interesting problems, the underlying physics are too complex to explicitly design such an algorithm. In such cases, often a machine learning approach is taken: an algorithm is constructed, with parameters that are tuned based on an available dataset of training examples. The algorithm should predict the labels for these examples as well as possible, yet still generalize, i.e. perform well on objects not seen before. Some examples of classification problems in bioinformatics are gene finding (sequence in, gene presence out), diagnostics (gene expression data in, diagnosis out), data integration (measurements in, probability of interaction out), etc.</font></p><p style="border:0px;margin:0px 0px 1.5em;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">In this course, we will introduce basic techniques from the fields of pattern recognition and machine learning to solve such problems. We will introduce the pattern recognition pipeline: measuring, feature extraction and selection, classification and evaluation. The course is a mixture of theory sessions and lab courses. During the lab courses Matlab will be used and a brief introduction to Matlab will be provided. The course has to be completed afterwards with a 5-10 page report describing the analysis of a biological dataset using some of the methods taught in the course.</font></p><p style="border:0px;margin:0px 0px 1.5em;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">The structure of the course is as follows:</font></p><ul style="border:0px;margin:0px 0px 20px 3em;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline;list-style-position:initial"><li style="border:0px;font-style:inherit;font-weight:inherit;margin:0px;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><em style="border:0px;font-weight:inherit;margin:0px;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline">Monday </em>(Introduction; Marcel Reinders): Introduction to pattern recognition: measurements, features, classification. Supervised vs. unsupervised learning, relation to regression. Bayesian framework: risk, cost; evaluation: ROCs, cross-validation. Density estimation: histograms, nearest neighbour, Parzen, Gaussian Bayesian classification.</font></li><li style="border:0px;font-style:inherit;font-weight:inherit;margin:0px;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><em style="border:0px;font-weight:inherit;margin:0px;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline">Tuesday</em> (Classification; Perry Moerland): Parametric classifiers: (D)LDA, (D)QDA. Nonparametric classifiers: k-NN, Parzen. Discriminant analysis: LDA, logistic regression. Decision trees and random forests.</font></li><li style="border:0px;font-style:inherit;font-weight:inherit;margin:0px;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><em style="border:0px;font-weight:inherit;margin:0px;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline">Wednesday</em> (Feature selection and extraction; Lodewyk Wessels): Feature selection: criteria, search algorithms (forward, backward, branch &amp; bound). Sparse classifiers: Ridge, LASSO. Feature extraction: PCA, Fisher. Embeddings: MDS.</font></li><li style="border:0px;font-style:inherit;font-weight:inherit;margin:0px;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><em style="border:0px;font-weight:inherit;margin:0px;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline">Thursday</em> (Clustering and HMMs; Perry Moerland): Hierarchical clustering. Agglomerative clustering. Model-based clustering: mixtures-of-Gaussians, Expectation-Maximization. Hidden Markov models.</font></li><li style="border:0px;font-style:inherit;font-weight:inherit;margin:0px;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><em style="border:0px;font-weight:inherit;margin:0px;outline:0px;padding:0px;vertical-align:baseline">Friday</em> (Selected advanced topics; Marcel Reinders): Artificial neural networks. Support vector machines. Classifier ensembles. Complexity and regularisation. Deep learning.</font></li></ul><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><b><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">Target audience </font></span></b></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><b><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><br></font></span></b></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">The course is aimed at PhD students with a background in bioinformatics, computer science or a related field, life sciences. Participants from the private sector are also welcome. A working knowledge of basic statistics and linear algebra is assumed. Preparation material on statistics and linear algebra will be distributed before the course, to be studied by students missing the required background.<b><span lang="NL"><br></span></b></font></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><b><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><br></font></span></b></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><span lang="NL"><b><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">Learning objectives</font></b></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><br></font></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">After having followed this course, the student has a good understanding of basic pattern recognition and machine learning techniques and is able to recognize what method is most applicable to data analysis problems (s)he encounters in bioinformatics applications.<br></font></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><br></font></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><span lang="NL">This course is part of the</span><span lang="NL"><a href="http://biosb.nl/education/course-portfolio-2/" target="_blank"> Education Programme of BioSB</a>, the Netherlands Bioinformatics and Systems Biology Research School, which offers training and education for in bioinformatics and systems biology.</span><br></font></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><u></u> <u></u></font></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><span lang="NL">More information about BioSB can be found at </span><span lang="NL"><a href="http://www.biosb.nl/" target="_blank">www.biosb.nl</a>.</span></font></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><br></font></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><br></font></span></p><p style="margin:0cm 0cm 0.0001pt"><span lang="NL"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><br></font></span></p><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div style="word-wrap:break-word"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><div><b><div style="display:inline">​</div></b><b><div style="display:inline">​</div></b></div></font><div style="word-wrap:break-word"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><div><b>Femke Francissen</b></div><div>Community manager</div><div>BioSB Research School<br></div><div></div><div><br></div><div><div><i>NEW V</i><span style="font-style:italic">isiting address (as of 1 July 2017): </span>Jaarbeurs Innovation Mile (JIM) | 6th floor Beatrixgebouw | Jaarbeursplein 6 | 3521 AL Utrecht<br></div><div><div style="border-collapse:separate"><i>NEW </i><i>Postal address </i><span style="font-style:italic">(as of 1 July 2017): </span>Postbus 8500 | 3503 RM Utrecht</div></div></div><div><br></div></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">E-mail: <a href="mailto:femke.francissen@biosb.nl" target="_blank">femke.francissen@biosb.nl</a> </font></div><div style="word-wrap:break-word"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><div>Mobile: +31 6 17 90 4888</div><div>Skype: femke.francissen<br></div><div>Website: <a href="http://www.biosb.nl/" target="_blank">www.biosb.nl</a><br></div></font></div><div><div style="word-wrap:break-word"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000">LinkedIn <a href="http://nl.linkedin.com/in/femkefrancissen" target="_blank">link</a></font></div><div style="word-wrap:break-word"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><br></font></div><div style="word-wrap:break-word"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><img src="http://www.dtls.nl/wp-content/uploads/2014/09/BioSB_logo_full_250x226.jpg" width="96" height="85"></font><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div>