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Comienza 4 July 2025 13:58

Termina 4 July 2025

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Simplificación de la gestión del ciclo de vida del aprendizaje automático en el cuidado de la salud.

Simplificar la gestión del ciclo de vida de ML en el sector salud con ideas prácticas y estrategias para un desarrollo, implementación y monitoreo de modelos eficientes.
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Resumen

Simplificar la gestión del ciclo de vida de ML en el sector salud con ideas prácticas y estrategias para un desarrollo, implementación y monitoreo de modelos eficientes.

Programa de estudio

  • Introducción al Aprendizaje Automático en el Cuidado de la Salud
  • Visión general de las aplicaciones del aprendizaje automático en el cuidado de la salud
    Importancia de la gestión eficiente del ciclo de vida del aprendizaje automático
  • Entendiendo el Ciclo de Vida del Aprendizaje Automático
  • Fases: desarrollo, implementación, monitoreo
    Desafíos específicos en el cuidado de la salud
  • Gestión de Datos en el Cuidado de la Salud
  • Recolección y preprocesamiento de datos
    Asegurar la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo
  • Estrategias de Desarrollo de Modelos
  • Selección de algoritmos apropiados para datos de salud
    Abordar el sesgo y la equidad
  • Técnicas de Implementación
  • Estrategias para implementar modelos de aprendizaje automático en entornos de salud
    Integración con sistemas de salud existentes
  • Monitoreo y Mantenimiento
  • Monitoreo continuo del rendimiento del modelo
    Manejo de la deriva del modelo y actualización de modelos
  • Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
  • Ejemplos de implementaciones exitosas de aprendizaje automático en salud
    Lecciones aprendidas de desafíos y éxitos
  • Herramientas y Plataformas para la Gestión del Ciclo de Vida del Aprendizaje Automático
  • Descripción general de herramientas populares de aprendizaje automático específicas para la salud
    Evaluación de plataformas de aprendizaje automático de extremo a extremo
  • Mejores Prácticas para la Gestión del Ciclo de Vida del Aprendizaje Automático en el Cuidado de la Salud
  • Estrategias para la colaboración y comunicación del equipo
    Asegurar consideraciones éticas en la implementación del aprendizaje automático
  • Tendencias Futuras e Innovaciones
  • Tecnologías emergentes que impactan el aprendizaje automático en salud
    Perspectivas predictivas sobre el paisaje en evolución
  • Conclusión del Curso y Evaluación Final
  • Resumen de conceptos clave
    Evaluación a través de proyectos o cuestionarios para demostrar comprensión

Asignaturas

Ciencia de Datos