DeepLearning.AI

L'IA au service du pronostic médical

Pranav Rajpurkar
Bora Uyumazturk

Instructeurs : Pranav Rajpurkar

28 100 déjà inscrits

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.7

(773 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 29 heures
Apprenez à votre propre rythme
97%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Exemples de tâches de pronostic

  • Appliquer des modèles basés sur les arbres pour estimer les taux de survie des patients

  • Relever les défis pratiques de la médecine tels que les données manquantes

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Forêts d'arbres décisionnels
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Deep learning
  • Catégorie : la modélisation temps-événement
  • Catégorie : mise au point du modèle

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation L'IA au service de la médecine
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable
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Il y a 4 modules dans ce cours

Construisez un modèle pronostique linéaire à l'aide de la régression logistique, puis évaluez le modèle en calculant l'indice de concordance. Enfin, améliorez le modèle en ajoutant des interactions entre les caractéristiques.

Inclus

11 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation4 laboratoires non notés

Ajustez les modèles d'arbre de décision et de forêt aléatoire pour prédire le risque d'une maladie. Évaluer les performances du modèle à l'aide de l'indice c. Identifier les données manquantes et la manière dont elles peuvent modifier la distribution des données, puis utiliser l'imputation pour compléter les données manquantes afin d'améliorer les performances du modèle.

Inclus

15 vidéos1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés

Cette semaine, vous travaillerez avec des données pour lesquelles la durée d'apparition d'une maladie est une variable. Au lieu de prédire uniquement le risque de maladie sur 10 ans, vous construirez des modèles plus flexibles qui peuvent prédire le risque sur 5 ans, 7 ans ou 10 ans.

Inclus

16 vidéos1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

Cette semaine, vous allez ajuster un modèle linéaire et un modèle de risque arborescent sur des données de survie, afin de personnaliser un score de risque pour chaque patient, en fonction de son profil de santé. Le score de risque représente le risque relatif du patient de contracter une maladie particulière. Vous évaluerez ensuite les performances de chaque modèle en mettant en œuvre et en utilisant un indice de concordance qui intègre le temps écoulé jusqu'à l'événement et les données censurées.

Inclus

24 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.8 (133 évaluations)
Pranav Rajpurkar
DeepLearning.AI
3 Cours81 255 apprenants

Offert par

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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BP
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Révisé le 4 août 2020

YS
5

Révisé le 25 avr. 2020

RW
5

Révisé le 18 avr. 2020

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