KI verändert die medizinische Praxis. Sie hilft Ärzten, genauere Diagnosen zu stellen, Vorhersagen über den zukünftigen Gesundheitszustand von Patienten zu treffen und bessere Behandlungen zu empfehlen. Diese Specializations vermittelt Ihnen praktische Erfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen auf konkrete Probleme in der Medizin. Maschinelles Lernen ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Prognose, ein Zweig der Medizin, der sich auf die Vorhersage der zukünftigen Gesundheit von Patienten spezialisiert. In diesem zweiten Kurs werden Sie mehrere Beispiele für prognostische Aufgaben durchgehen. Anschließend werden Sie Entscheidungsbäume verwenden, um nichtlineare Beziehungen zu modellieren, die häufig in medizinischen Daten zu beobachten sind, und diese zur genaueren Vorhersage von Sterblichkeitsraten anwenden. Schließlich werden Sie lernen, wie man mit fehlenden Daten umgeht, eine der größten Herausforderungen in der Praxis.
KI für medizinische Prognosen

KI für medizinische Prognosen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „KI für die Medizin“



Dozenten: Pranav Rajpurkar
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800 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
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: Technische Merkmale
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Vorhersage
- Kategorie: Risikoanalyse
- Kategorie: Risikomodellierung
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Biostatistik
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Tiefes Lernen
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4 Aufgaben
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Geprüft am 25. Apr. 2020
This was a wonderful course, I am now able to see how this course relates to the actual medical field, where we go from diagnosis to treatment and finally prognosis.
Geprüft am 15. Jan. 2021
after taking Deep Learning Specialization and machine learning and python on coursera things are getting better and clearer in this course.
Geprüft am 18. Mai 2020
Excellent course that teaches you complex concepts in an easy to understand manner. The assignments are challenging, while at the same time teaching you advanced stuff!

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