آموزش پروژههای یادگیری ماشین در حوزه سلامت - آخرین آپدیت
دانلود Machine Learning Projects for Healthcare
3 پروژه کاربردی علم داده در حوزه سلامت
کاربردهای عملی یادگیری ماشین
کاربردهای عملی یادگیری عمیق
درک عمیق از تحلیل اکتشافی دادهها (EDA)
مصورسازی دادهها با استفاده از Matplotlib و Seaborn
درک عمیق از توسعه مدل
کاربرد ROC، AUC، F1-Score و غیره برای ارزیابی مدل
کار با کتابخانههای پایتون مانند NumPy، Pandas، Scikit-learn و غیره
کار با فریمورک TensorFlow و کتابخانه Keras
توسعه خطوط لوله یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه PyCaret در پایتون
ایجاد رابط کاربری و استقرار محلی با استفاده از Streamlit در پایتون
پیشنیازها:
- دانش علم داده
- مهارتهای پایتون
- مهارتهای یادگیری ماشین
پروژههای یادگیری ماشین برای حوزه سلامت
کاربردهای علم داده در زندگی روزمره ما وجود دارند. هر بخشی از صنایع، از جمله سلامت، فناوری اطلاعات، رسانه، سرگرمی و بسیاری دیگر، در حال متحول شدن با کاربردهای علم داده هستند. امروزه، صنایع بهداشتی با موفقیت از قدرت علم داده استفاده میکنند و ما در اینجا به بررسی این موضوع میپردازیم.
اگر قرار است فناوری در آینده مراقبتهای بهداشتی را بهبود بخشد، اطلاعات الکترونیکی ارائه شده به پزشکان باید با قدرت تحلیل و یادگیری ماشین ارتقا یابد.
این دوره هم برای مبتدیان و هم برای افراد با تجربه که دارای مهارتهای اولیه پایتون و یادگیری ماشین هستند، طراحی شده است.
از آنجایی که تمرکز ما بر پروژههای حوزه سلامت است، این حوزه پتانسیل بالایی برای توسعه در بخشهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دارد و نوآوریهای بسیاری در انتظار کشف شدن هستند. ما به عنوان پیشگامان این عرصه تلاش میکنیم تا در چنین پروژههای پویایی مشارکت کنیم که نه تنها دیدگاه گستردهتری نسبت به این صنعت به شما میدهد، بلکه به رشد شغلی شما نیز کمک میکند.
بسیاری از الگوریتمها به تفصیل پوشش داده میشوند تا فراگیران درک خوبی از مفاهیم به دست آورند. اگرچه یادگیری ماشین شامل استفاده از الگوریتمهای از پیش توسعه یافته است، اما نیاز است تا درک روشنی از آنچه در پشت صحنه اتفاق میافتد وجود داشته باشد تا بتوان یک مدل خوب را به یک مدل عالی تبدیل کرد.
علاوه بر این، تمرکز ما بر کاوش پروژههایی در سطح صنعتی است که مورد تقاضای بازار هستند و تجربه واقعی را هنگام حل آنها ارائه میدهند.
هدف این دوره ارائه دانش در مورد جنبههای کلیدی شبکههای عصبی و تکنیکهای یادگیری ماشین به روشی عملی و آسان است. پروژههای گنجانده شده در این دوره عبارتند از:
- تشخیص بیماری پارکینسون
- پیشبینی بیماری مزمن کلیه
- پیشبینی بیماری کبد با استفاده از PyCaret
انواع هوش مصنوعی و تفاوتهای آنها چیست؟
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)
قابلیتی که ماشینها به جای انجام صرف محاسبات ورودی توسط کاربران، یاد میگیرند وظایف را انجام دهند.
یادگیری ماشین (Machine Learning)
رویکردی به هوش مصنوعی که در آن الگوریتمهای کامپیوتری (مجموعهای از قوانین و رویهها) برای تجزیه و تحلیل و پیشبینی دادههای ورودی به سیستم توسعه مییابند.
شبکههای عصبی (Neural Networks)
رویکرد یادگیری ماشین که با الهام از مغز، الگوریتمها سیگنالها را از طریق گرههای متصل به هم به نام نورونهای مصنوعی پردازش میکنند.
شبکههای عصبی مصنوعی با تقلید از سیستمهای عصبی بیولوژیکی، با موفقیت برای تشخیص و پیشبینی الگوهای سیگنالهای عصبی مرتبط با عملکرد مغز مورد استفاده قرار گرفتهاند.
یادگیری عمیق (Deep Learning)
شکل یادگیری ماشینی که از لایههای متعددی از محاسبات برای تشکیل آنچه به عنوان شبکه عصبی عمیق توصیف میشود، استفاده میکند و قادر به یادگیری از حجم عظیمی از دادههای پیچیده و بدون ساختار است.
تحلیل پیشبینی کننده (Predictive Analytics)
تحلیل پیشبینی کننده نقش مهمی در بهبود مراقبت از بیمار و مدیریت بیماریهای مزمن ایفا میکند. مدیریت سلامت جمعیت به طور فزایندهای به یک موضوع محبوب در تحلیل پیشبینی کننده تبدیل شده است. این یک رویکرد دادهمحور است که بر پیشگیری از بیماریهای شایع در جامعه تمرکز دارد.
با علم داده، بیمارستانها میتوانند وخامت حال بیمار را پیشبینی کرده و اقدامات پیشگیرانه را انجام دهند و درمان زودهنگام را آغاز کنند که به کاهش خطر تشدید بیشتر سلامت بیمار کمک میکند.
آینده علم داده در حوزه سلامت
پیشرفتهای زیادی در بخش بهداشت و درمان صورت گرفته است، اما هنوز هم برخی کاربردها و بهبودهای بیشتر در آینده مورد نیاز است، مانند: دیجیتالی شدن، گنجاندن فناوری، کاهش هزینههای درمان، و نیاز به توانایی مدیریت حجم عظیمی از اطلاعات بیماران.
ابزارها و فناوریهای علم داده برای این الزامات کار میکنند و بهبودهای بسیاری نیز ایجاد کردهاند. علم داده در بسیاری از زمینههای واقعی معجزه میکند و سهم بسزایی دارد. در آینده از طریق این انقلاب علم داده، کمکهای فراوانی به پزشکان و بیماران ارائه خواهد شد.
این دوره برای چه کسانی مناسب است:
- سطح مبتدی
- سطح متوسط
- سطح پیشرفته
- تمام سطوح
تشخیص بیماری پارکینسون – پروژه یادگیری ماشین Detecting Parkinson’s Disease – Machine Learning Project
-
مقدمه پروژههای یادگیری ماشین برای مراقبتهای بهداشتی Machine Learning Projects for Healthcare Introduction
-
مقدمهای بر سخنرانی ۱ بیماری پارکینسون Introduction to Parkinson’s Disease Lecture1
-
سخنرانی ۲ بیماری پارکینسون Parkinson’s Disease Lecture2
-
سخنرانی ۳ بیماری پارکینسون Parkinson’s Disease Lecture3
-
سخنرانی ۴ بیماری پارکینسون Parkinson’s Disease Lecture4
-
سخنرانی ۵ بیماری پارکینسون Parkinson’s Disease Lecture5
-
سخنرانی ۶ بیماری پارکینسون Parkinson’s Disease Lecture6
-
سخنرانی ۷ بیماری پارکینسون Parkinson’s Disease Lecture7
-
سخنرانی ۸ بیماری پارکینسون Parkinson’s Disease Lecture8
-
سخنرانی ۹ بیماری پارکینسون Parkinson’s Disease Lecture9
-
سخنرانی ۱۰ بیماری پارکینسون Parkinson’s Disease Lecture10
-
سخنرانی ۱۱ بیماری پارکینسون Parkinson’s Disease Lecture11
-
سخنرانی ۱۲ بیماری پارکینسون Parkinson’s Disease Lecture12
-
سخنرانی ۱۳ بیماری پارکینسون Parkinson’s Disease Lecture13
پیشبینی بیماری مزمن کلیه با استفاده از یادگیری ماشین Prediction of Chronic Kidney Disease using Machine learning
-
سخنرانی ۱ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture1
-
سخنرانی ۲ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture2
-
سخنرانی ۳ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture3
-
سخنرانی ۴ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture4
-
سخنرانی ۵ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture5
-
سخنرانی ۶ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture6
-
سخنرانی ۷ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture7
-
سخنرانی ۸ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture8
-
سخنرانی ۹ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture9
-
سخنرانی ۱۰ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture10
-
سخنرانی ۱۱ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture11
-
سخنرانی ۱۲ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture12
-
سخنرانی ۱۳ بیماری مزمن کلیه Chronic Kidney Disease Lecture13
پیشبینی بیماری کبد با استفاده از PyCaret Prediction of Liver Disease using PyCaret
-
سخنرانی ۱ بیماری کبد Liver Disease Lecture 1
-
سخنرانی ۲ بیماری کبد Liver Disease Lecture 2
-
سخنرانی ۳ بیماری کبد Liver Disease Lecture 3
-
سخنرانی ۴ بیماری کبد Liver Disease Lecture 4
-
سخنرانی ۵ بیماری کبد Liver Disease Lecture 5
-
سخنرانی ۶ بیماری کبد Liver Disease Lecture 6
-
سخنرانی ۷ بیماری کبد Liver Disease Lecture 7
-
سخنرانی ۸ بیماری کبد Liver Disease Lecture 8
-
سخنرانی ۹ بیماری کبد Liver Disease Lecture 9
-
سخنرانی ۱۰ بیماری کبد Liver Disease Lecture 10
https://donyad.com/d/9e3ec6
Rajeshwar Reddy Konkisa
دانشمند داده آقای راجشوار دارای مدرک PG در علوم داده از موسسه فناوری هند Guwahati، مدرک لیسانس مهندسی در فناوری کامپیوتر در موسسه فناوری و علوم Kavikulguru، دانشگاه ناگپور، هند و دیپلم مهندسی کامپیوتر از S.N.M Polytechnic Khammam، هند است. او در حال حاضر برنامه MicroMasters در آمار و علم داده را از موسسه فناوری ماساچوست ایالات متحده آمریکا دنبال می کند. او از سال 2007 تا 2008 در Merck، Whitehouse Station، NJ (با HCL America) و همچنین در Prudential Financials، Shelton، CT و برای چندین شرکت MNC مانند GE Capital، WIPRO Infotech، نزدیک به یک سال را در ایالات متحده گذراند. HSBC GLT، HCL Technologies هند. تجربه او شامل بیش از 16 سال با فناوری های Datascience، Hadoop و DWBI مانند Python، Tensorflow، Spark & Scala، IBM Cognos Analytics است. او تا کنون برای چندین مشتری ایالات متحده و استرالیا در 16 سال گذشته از جمله Western Power، Integral Energy، Westpac کار کرده است. با HCL استرالیا)، دپارتمان امور کهنه سربازان، مراقبت های بهداشتی اولیه، شرکت راه آهن NSW، گروه Nuance، Optus Sydney، دپارتمان مالی نیو ساوت ولز، دپارتمان دفاع، خدمات خون صلیب سرخ استرالیا، بخش جوامع و دادگستری، وزارت استرالیا سلامت
نمایش نظرات