Projet d'apprentissage automatique : Analyse de la prédiction des crises cardiaques

Aperçu

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Programme

• Introduction à l'apprentissage automatique et aux maladies cardiaques
Aperçu de l'apprentissage automatique dans les soins de santé
Comprendre le jeu de données
• Python pour la science des données
Configuration de Python et bibliothèques essentielles (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)
Chargement et exploration des données
• Prétraitement des données
Gestion des valeurs manquantes
Mise à l'échelle et normalisation des caractéristiques
Encodage des données catégoriques
• Analyse exploratoire des données (EDA)
Résumé statistique et visualisation
Corrélation et importance des caractéristiques
• Introduction aux statistiques pour l'apprentissage automatique
Concepts statistiques de base
Probabilité et distributions
Test d'hypothèse
• Apprentissage supervisé : Classification
Aperçu des algorithmes de classification
Régression logistique
Arbres de décision et forêts aléatoires
• Évaluation et validation de modèles
Division entraînement-test et validation croisée
Métriques d'évaluation : exactitude, précision, rappel, F1-score, ROC-AUC
• Techniques avancées d'apprentissage automatique
Ajustement des hyperparamètres
Méthodes d'ensemble (Bagging, Boosting)
• Implémentation avec R et Python
Analyse comparative utilisant R et Python
Exemples de code et meilleures pratiques
• Projet : Analyse de prédiction d'infarctus du myocarde
Aperçu et objectifs du projet
Mise en œuvre étape par étape
Stratégies de déploiement de modèles
• Conclusion et perspectives d'avenir
Résumé des concepts clés
Exploration des sujets avancés : apprentissage profond, interprétabilité des modèles
Ressources pour l'apprentissage continu
• Présentation de clôture
Préparation d'un rapport de projet
Compétences en présentation et retours des pairs

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Enseigné par

Oak Academy and OAK Academy Team

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Sujets

Science des données