L'IA transforme la pratique de la médecine. Elle aide les médecins à diagnostiquer les patients avec plus de précision, à prédire leur état de santé futur et à recommander de meilleurs traitements. Cette Specialization vous donnera une expérience pratique de l'application de l'apprentissage automatique à des problèmes concrets en médecine. L'apprentissage automatique est un outil puissant pour le pronostic, une branche de la médecine spécialisée dans la prédiction de la santé future des patients. Dans ce deuxième cours, vous découvrirez plusieurs exemples de tâches de pronostic. Vous utiliserez ensuite des arbres de décision pour modéliser des relations non linéaires, couramment observées dans les données médicales, et les appliquerez à la prédiction plus précise des taux de mortalité. Enfin, vous apprendrez à gérer les données manquantes, un défi majeur dans le monde réel.

Ces cours vont au-delà des fondements de l'apprentissage profond pour vous enseigner les nuances dans l'application de l'IA aux cas d'utilisation médicale. Ce cours se concentre sur l'apprentissage automatique basé sur les arbres, il n'est donc pas nécessaire d'avoir des bases en apprentissage profond pour suivre ce cours. Cependant, une base en apprentissage profond est fortement recommandée pour les cours 1 et 3 de cette spécialisation. Vous pouvez acquérir des bases en apprentissage profond en suivant la Specialization Deep Learning proposée par deeplearning.ai et enseignée par Andrew Ng.