Examines data mining perspectives and methods in a healthcare context. Introduces the theoretical foundations for major data mining methods and studies how to select and use the appropriate data mining method and the major advantages for each. Students are exposed to contemporary data mining software applications and basic programming skills. Focuses on solving real-world problems, which require data cleaning, data transformation, and data modeling.
Machine Learning in Healthcare: Fundamentals & Applications
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Machine Learning in Healthcare: Fundamentals & Applications
Instructeurs : Sonya Makhni
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- Catégorie : Deep Learning
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Diagnostic Tests
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Random Forest Algorithm
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Data Mining
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Healthcare Industry Knowledge
- Catégorie : Health Technology
- Catégorie : Model Evaluation
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