このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における3の2コース
中級レベル

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

約31時間で修了
英語

学習内容

  • Walk through examples of prognostic tasks

  • Apply tree-based models to estimate patient survival rates

  • Navigate practical challenges in medicine like missing data  

習得するスキル

  • Deep Learning
  • Machine Learning
  • time-to-event modeling
  • Random Forest
  • model tuning
柔軟性のある期限
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deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up97%(2,664 件の評価)Info
1

1

9時間で修了

Linear prognostic models

9時間で修了
11件のビデオ (合計28分), 3 学習用教材, 3 個のテスト
2

2

7時間で修了

Prognosis with Tree-based models

7時間で修了
15件のビデオ (合計41分)
3

3

6時間で修了

Survival Models and Time

6時間で修了
16件のビデオ (合計38分)
4

4

8時間で修了

Build a risk model using linear and tree-based models

8時間で修了
24件のビデオ (合計69分), 3 学習用教材, 2 個のテスト

レビュー

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