کتاب یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های سلامت با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های سلامت

موضوع کلی: فناوری اطلاعات در کتابخانه‌ها و مراکز اطلاع‌رسانی

موضوع میانی: مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌های سلامت آنلاین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در حوزه سلامت
• 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های سلامت
• 3. پیش‌پردازش داده‌های پزشکی: پاکسازی و تبدیل
• 4. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده در داده‌های سلامت
• 5. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌های بالینی
• 6. مبانی آمار و احتمال برای یادگیری ماشین در سلامت
• 7. مدل‌سازی رگرسیونی در پیش‌بینی بیماری‌ها
• 8. رگرسیون لجستیک و تشخیص بیماری‌های دوتایی
• 9. درخت‌های تصمیم و کاربرد آن‌ها در داده‌های سلامت
• 10. جنگل تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
• 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تشخیص بیماری
• 12. خوشه‌بندی K-Means و شناسایی گروه‌های بیمار
• 13. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل زیرگروه‌های بیمار
• 14. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در سلامت
• 15. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و جلوگیری از بیش‌برازش
• 16. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 17. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربرد آن‌ها در تصویربرداری پزشکی
• 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل تصاویر پزشکی
• 19. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و تحلیل داده‌های سری زمانی سلامت
• 20. پردازش زبان طبیعی (NLP) و استخراج اطلاعات از متون پزشکی
• 21. تحلیل احساسات و نظرات بیماران از طریق NLP
• 22. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی درمان‌های شخصی‌سازی‌شده
• 23. یادگیری نیمه‌نظارتی برای داده‌های برچسب‌گذاری نشده در سلامت
• 24. یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 25. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در حوزه سلامت
• 26. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌های پیش‌بینی بیماری
• 27. ملاحظات اخلاقی در استفاده از یادگیری ماشین در سلامت
• 28. حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات بیمار
• 29. استفاده از یادگیری ماشین در تشخیص بیماری‌های قلبی
• 30. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص سرطان
• 31. تحلیل داده‌های ژنومی با استفاده از یادگیری ماشین
• 32. پیش‌بینی شیوع بیماری‌های عفونی با مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. مدل‌سازی خطر مرگ و میر بیماران با استفاده از یادگیری ماشین
• 34. بهبود تشخیص و درمان بیماری‌های نادر با یادگیری ماشین
• 35. استفاده از یادگیری ماشین در مدیریت بیماری‌های مزمن
• 36. تحلیل داده‌های پوشیدنی (Wearable Data) برای پایش سلامت
• 37. یادگیری ماشین و تشخیص زودهنگام بیماری‌های روانی
• 38. بهینه‌سازی فرآیندهای بیمارستانی با استفاده از یادگیری ماشین
• 39. پیش‌بینی نیاز به منابع بیمارستانی با مدل‌های یادگیری ماشین
• 40. تحلیل تصاویر رادیولوژی با استفاده از یادگیری ماشین
• 41. تشخیص خودکار ناهنجاری‌ها در تصاویر پزشکی
• 42. مدل‌سازی و پیش‌بینی پاسخ بیماران به درمان
• 43. بهینه‌سازی دوز دارویی با استفاده از یادگیری ماشین
• 44. یادگیری ماشین و توسعه داروهای جدید
• 45. تحلیل داده‌های بیمه سلامت با استفاده از یادگیری ماشین