이 강좌에 대하여

최근 조회 34,862

학습자 경력 결과

17%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

12%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

25%

가 급여 인상 또는 승진 성취
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 2번째 강좌:
중급 단계

You’re comfortable with Python programming, statistics, and probability. The Deep Learning Specialization is recommended but not required.

완료하는 데 약 30시간 필요
영어

배울 내용

  • Walk through examples of prognostic tasks

  • Apply tree-based models to estimate patient survival rates

  • Navigate practical challenges in medicine like missing data  

귀하가 습득할 기술

Deep LearningMachine Learningtime-to-event modelingRandom Forestmodel tuning

학습자 경력 결과

17%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

12%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

25%

가 급여 인상 또는 승진 성취
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
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다음 특화 과정의 3개 강좌 중 2번째 강좌:
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완료하는 데 약 30시간 필요
영어

제공자:

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deeplearning.ai

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up97%(2,455개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 9시간 필요

Linear prognostic models

완료하는 데 9시간 필요
11개 동영상 (총 28분), 4 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
2

2

완료하는 데 7시간 필요

Prognosis with Tree-based models

완료하는 데 7시간 필요
15개 동영상 (총 41분)
3

3

완료하는 데 6시간 필요

Survival Models and Time

완료하는 데 6시간 필요
16개 동영상 (총 38분)
4

4

완료하는 데 8시간 필요

Build a risk model using linear and tree-based models

완료하는 데 8시간 필요
24개 동영상 (총 69분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트

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