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

Aperçu

Science des données et apprentissage automatique - Améliorez vos compétences en apprentissage automatique et en statistiques avec un véritable projet d'analyse de crises cardiaques.

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

Enseigné par

Oak Academy and OAK Academy Team

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