DeepLearning.AI

KI für medizinische Prognosen

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung KI für die Medizin

Unterrichtet auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Pranav Rajpurkar
Bora Uyumazturk

Dozenten: Pranav Rajpurkar

27.715 bereits angemeldet

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

4.7

(767 Bewertungen)

|

97%

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

29 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Gehen Sie durch Beispiele für prognostische Aufgaben

  • Wenden Sie baumbasierte Modelle an, um die Überlebensraten von Patienten zu schätzen

  • Bewältigen Sie praktische Herausforderungen in der Medizin wie fehlende Daten

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Zufälliger Wald
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: zeit-Ereignis-Modellierung
  • Kategorie: modell-Einstellung

Wichtige Details

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4 Quizzes

Kurs

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4.7

(767 Bewertungen)

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

29 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung KI für die Medizin
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Erstellen Sie ein lineares Prognosemodell mit Hilfe der logistischen Regression und bewerten Sie das Modell dann durch Berechnung des Konkordanzindexes. Verbessern Sie schließlich das Modell durch Hinzufügen von Merkmalsinteraktionen.

Das ist alles enthalten

11 Videos3 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore

Passen Sie Entscheidungsbaum- und Random-Forest-Modelle an, um das Risiko einer Krankheit vorherzusagen. Bewerten Sie die Leistung des Modells anhand des c-Indexes. Identifizieren Sie fehlende Daten und wie diese die Datenverteilung verändern können und verwenden Sie dann die Imputation, um fehlende Daten zu ergänzen und so die Modellleistung zu verbessern.

Das ist alles enthalten

15 Videos1 Quiz1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

Diese Woche werden Sie mit Daten arbeiten, bei denen die Zeit, in der eine Krankheit auftritt, eine Variable ist. Anstatt nur das 10-Jahres-Risiko einer Krankheit vorherzusagen, werden Sie flexiblere Modelle erstellen, die das 5-Jahres-, 7-Jahres- oder 10-Jahres-Risiko vorhersagen können.

Das ist alles enthalten

16 Videos1 Quiz1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

In dieser Woche werden Sie ein lineares Modell und ein baumbasiertes Risikomodell auf Überlebensdaten anwenden, um für jeden Patienten einen Risikoscore auf der Grundlage seines Gesundheitsprofils zu erstellen. Der Risikoscore stellt das relative Risiko des Patienten dar, eine bestimmte Krankheit zu bekommen. Anschließend bewerten Sie die Leistung jedes Modells, indem Sie einen Konkordanzindex implementieren und verwenden, der die Zeit bis zum Ereignis und zensierte Daten berücksichtigt.

Das ist alles enthalten

24 Videos4 Lektüren1 Quiz1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.8 (133 Bewertungen)
Pranav Rajpurkar
DeepLearning.AI
3 Kurse79.895 Lernende

von

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Bewertungen von Lernenden

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767 Bewertungen

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YS
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Geprüft am 25. Apr. 2020

RR
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Geprüft am 8. Sep. 2020

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Geprüft am 18. Apr. 2020

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