机器学习生存分析2.0来啦：深度学习生存分析

课程背景

如果你还只会用Cox去做生存分析，那你真的已经out了。这就好比大家都用上挖掘机了，你还在用铁铲去挖矿，两者技术上的代差不言自明。

为此，我们在全网率先发布最新的深度学习生存分析课程。不同于深度学习处理图像的复杂，这应该是入门深度学习最容易上手的课程了。

课程特色

1.      课程会发放Python软件相关基础代码，学员无需编程基础，数行代码傻瓜化操作演示，案例性教学，注重实战，即便零基础的学员也能轻松学会。

2.   趁机赶上人工智能的“磁悬浮列车”,有了深度学习的文章发表基础，未来申请国自然等课题就胜券在握了。

3.   讲师团有丰富的三甲医院的临床经验和研究经历，深耕医工数据挖掘多年，发表相关SCI论文十余篇，深谙相关研究的设计及实操。

课程目标

通过两天的学习，使学员掌握人工智能基础知识、上手Python、数据预处理、统计分析、数据建模、图表可视化、深度学习调参等，最终可以独立完成深度学习生存分析的数据挖掘研究。具体上课时间根据学员需求来调整。

讲课内容

第一天上午

经典案例解读

肿瘤数据生存分析

非肿瘤数据生存分析

医学人工智能基础

机器学习

深度学习

数据挖掘演示

文本数据生存分析（SEER数据库）

影像数据生存分析（TCIA数据库）

第一天下午

Python准备

Anaconda安装

Notebook安装使用

常用包介绍

快捷键介绍

数据预处理

数据类型

数据结构

表格合并与提取

缺失值处理

分类变量的处理

文件读取与保存

open

pickle

Joblib

pandas

第二天上午

什么是生存分析问题？

生存问题定义

生存问题的数据特点

传统的生产分析方法

KM曲线（先介绍生存函数、风险累计函数等概念）

分组KM曲线

比例风险模型

列线图（含动态列线图）

生存分析模型的评价

一致性因子

一致性因子的偏差校正

ROC-AUC随时间变化曲线

Brier分数

综合Brier分数

第二天下午

机器学习\深度学习生存分析

特征选择

生存支持向量机

随机生存森林

梯度提升生存模型

深度学习生存模型（DeepSurv）

特征重要性评估

超参数寻优

讲师团介绍

格鲁特,助理研究员，知名三甲医院外科医师，发表SCI论文十余篇，主持课题多项，多地巡讲医学课题设计与SCI论文。

新青柠，AI工程师，中级职称，擅长Python数据分析，毕业于知名985高校，数据建模老司机。

图表示例

会议时间地点：

2022/5/28-29（会议2天） 网络精讲班

主办单位：莫速乎科研会议平台（上海莫速乎教育投资有限公司）；上海荆麦信息科技中心

注册费用：3200元/人  注册费包含网络直播平台费、专家讲课费及视频课程的费用