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liliconcom · 2020-09-18T17:30:15+00:00

정밀 의학을 위한 기계 학습 및 바이오마커 하위 그룹 분석 방법 보기: * 머신 러닝의 기본 이해* 더 큰 모집단의 데이터 샘플을 사용하는 통계 모델링과 데이터 메커니즘이 알려지지 않은 알고리즘 모델링(머신 러닝) 간의 차이점 비교 * 4가지 유형의 모델 이해* 다른 알고리즘을 사용하는 모델(회귀, 트리 기반 모델, 신경망) * 다른 매개변수 설정을 사용하는 모델(그리드 검색, 무작위 검색, 유전 알고리즘) * 다양한 기능을 사용하는 모델(기능 선택, 기능 추출, 기능 엔지니어링) * 훈련 세트를 배포하는 모델(배깅, 부스팅, 5중 교차 검증) * 하위 그룹 분석의 사용 및…

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정밀 의학을 위한 기계 학습 및 바이오마커 하위 그룹 분석

방법 보기:

머신 러닝의 기본 이해
- 더 큰 모집단의 데이터 샘플을 사용하는 통계 모델링과 데이터 메커니즘이 알려지지 않은 알고리즘 모델링(머신 러닝) 간의 차이점 비교
4가지 유형의 모델 이해
- 다른 알고리즘을 사용하는 모델(회귀, 트리 기반 모델, 신경망)
- 다른 매개변수 설정을 사용하는 모델(그리드 검색, 무작위 검색, 유전 알고리즘)
- 다양한 기능을 사용하는 모델(기능 선택, 기능 추출, 기능 엔지니어링)
- 훈련 세트를 배포하는 모델(배깅, 부스팅, 5중 교차 검증)
하위 그룹 분석의 사용 및 하위 그룹 식별(주어진 약물에 대한 올바른 환자 찾기) 및 최적의 치료 요법(주어진 환자에 대한 최상의 약물) 사용 이해
JMP Genomics 사용
- 입원 시 수집된 데이터를 바탕으로 패혈증으로 인한 사망 예측
- FAP에서 화학 예방 요법 치료에 기인하는 정상 대 용종 조직에 대한 차등 분자 발현 특징을 확인하기 위해
- 하위 그룹 분석을 사용하여
자원
- 통합 임상-대사체 모델은 패혈증의 사망 예측을 개선합니다 사례 연구
- 관련된 JMP 성공 사례 대부분의 모든 분석에 JMP Genomics 사용 설명