Ce cours est un travail de fin d'études qui vous oblige à appliquer les connaissances et les compétences que vous avez acquises tout au long de la spécialisation. Dans ce cours, vous choisirez l'un des domaines et effectuerez le travail pour le réussir.
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
Instructeur : Fani Deligianni
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data mining
- Catégorie : Gestion des données cliniques
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : IA responsable
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Informatique de santé
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Prise de décision clinique éclairée grâce à l'apprentissage profond
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
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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Offert par
En savoir plus sur Apprentissage automatique
Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado System
University of Illinois Urbana-Champaign
Statut : Essai gratuitMichigan State University
Statut : Essai gratuit
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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