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Science des Données et Analyse Prédictive: Applications Biomédicales et de Santé Utilisant R

En plus des énormes défis liés à la manipulation, à l’interrogation et à la compréhension d’énormes quantités de données complexes, structurées et non structurées, il existe des opportunités uniques qui viennent avec l’accès à une richesse d’informations riches en fonctionnalités, de grande dimension et variables dans le temps. Les sujets abordés dans ce manuel abordent les lacunes de connaissances spécifiques, résolvent les obstacles éducatifs et atténuent les lacunes en matière de préparation à l'information sur la main-d'œuvre et de science des données. Plus précisément, il fournit un programme transdisciplinaire intégrant les fondements mathématiques de base, les méthodes informatiques modernes, les techniques avancées de science des données, l'apprentissage automatique basé sur un modèle (ML), l'intelligence artificielle sans modèle (IA) et les applications biomédicales innovantes.<br/>Les quatorze chapitres du livre commencent par une introduction et développent progressivement les compétences fondamentales de la visualisation à la modélisation linéaire, la réduction de la dimensionnalité, la classification supervisée, les techniques d'apprentissage automatique en boîte noire, l'apprentissage qualitatif.

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