University of Glasgow

Travail de fin d'études - CDSS 5

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Travail de fin d'études - CDSS 5

Ce cours fait partie de Spécialisation "Prise de décision clinique éclairée grâce à l'apprentissage profond"

Fani Deligianni

Instructeur : Fani Deligianni

Inclus avec Coursera Plus

 

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Mining
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Catégorie : Health Informatics
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Logistic Regression
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Model Evaluation

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3 devoirs

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Prise de décision clinique éclairée grâce à l'apprentissage profond"
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  • 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
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Il y a 3 modules dans ce cours

Il s'agit d'un exercice/leçon avancé qui combine les connaissances des trois modules précédents : 1) 'Data mining of Clinical Databases' pour interroger la base de données MIMIC, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' pour prétraiter les EHR et construire des modèles d'apprentissage profond et 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' pour expliquer la décision des modèles. En particulier, l'importance des caractéristiques de permutation est mise en œuvre et appliquée sur les ensembles de données extraites de MIMIC-III. La technique est appliquée à la fois sur la régression logistique et sur un modèle LSTM. Les explications dérivées sont des explications globales du modèle.

Inclus

3 lectures1 devoir

Il s'agit d'un exercice/leçon avancé qui combine les connaissances des trois modules précédents : 1) 'Data mining of Clinical Databases' pour interroger la base de données MIMIC, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' pour prétraiter les EHR et construire des modèles d'apprentissage profond et 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' pour expliquer la décision des modèles. En particulier, LIME est appliqué aux ensembles de données extraites de MIMIC-III. La technique est appliquée à la fois sur la régression logistique et sur un modèle LSTM . Les explications dérivées sont des explications locales du modèle.

Inclus

2 lectures1 devoir

Il s'agit d'un exercice/leçon avancé qui combine les connaissances des trois modules précédents : 1) 'Data mining of Clinical Databases' pour interroger la base de données MIMIC, 2) 'Deep learning in Electronic Health Records' pour prétraiter les EHR et construire des modèles d'apprentissage profond et 3) 'Explainable deep learning models for healthcare' pour expliquer la décision des modèles. En particulier, GradCam est implémenté et appliqué sur un modèle LSTM qui prédit la mortalité à partir d'ensembles de données extraites de MIMIC-III. Les explications dérivées sont des explications locales du modèle.

Inclus

1 lecture1 devoir

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Instructeur

Fani Deligianni
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5 Cours 6 223 apprenants

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