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ヘルスケアのための機械学習

このコースでは、医療分野における機械学習を紹介し、臨床データの特徴や、機械学習を通じたリスク分類、疾患進行モデリング、精密医療、診断、サブタイプ発見、および臨床ワークフローの改善について学習します。

4名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

imaging
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medical
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interfaces
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public
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MIT
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受講後に得られること

  • 臨床データを分析し、解釈する能力

  • 機械学習モデルを医療問題に適用する技術

  • 精密医療に関連する最新動向の理解

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 医療データ分析に対する理解が不足している人

  • 機械学習を医療に応用したい研究者

  • 精密医療に関心はあるが、方法が分からない専門家

前提知識、
必要でしょうか?

  • 機械学習の基本概念に対する理解

  • 医療データの特性に関する基礎知識

  • 統計学およびデータ分析に関する基礎知識

こんにちは
Open Academyです。

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受講生

9

受講レビュー

4.8

講座評価

111

講座

"言語が学習の障壁にならないように。"

世界有数の機関による公開講座をお届けします。
翻訳と字幕作業を通じて、すべての学習者が言語の壁を感じることなく講義を受けられるようサポートします。

カリキュラム

全体

28件 ∙ (31時間 13分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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