สูง
Module 3: AI Modeling for Chronic Disease
การสร้าง Baseline Models และการปรับปรุงโมเดลให้น่าเชื่อถือ
เกี่ยวกับหลักสูตร
เรียนรู้การสร้างและปรับปรุงโมเดล AI สำหรับโรคเรื้อรัง ตั้งแต่การสร้าง Baseline Models การเลือกตัวชี้วัดที่เหมาะสม การทำให้โมเดลน่าเชื่อถือ และการอธิบายผลโมเดลให้คนหน้างานคลินิกเข้าใจ
5
โมดูล
1:05:05 ชั่วโมง
ระยะเวลา
100+
นักเรียน
✓
เกียรติบัตร
เรียนครบ 5 โมดูล
เนื้อหาที่จะเรียนรู้
- การสร้าง Baseline Models (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost)
- การเลือกตัวชี้วัดที่เหมาะกับงานด้านสุขภาพ (AUC, PR-AUC, Sensitivity, Specificity)
- แนวทางทำให้โมเดลน่าเชื่อถือ
- การจัดการข้อมูลไม่สมดุล และการปรับเทียบความน่าจะเป็น
- การอธิบายและสื่อสารผลโมเดลให้คนหน้างานคลินิกเข้าใจ
สิ่งที่คุณจะได้รับ
- สามารถสร้าง Baseline Models ได้
- เลือกตัวชี้วัดที่เหมาะสมกับงานด้านสุขภาพ
- ปรับปรุงโมเดลให้น่าเชื่อถือมากขึ้น
- อธิบายผลโมเดลได้อย่างเข้าใจง่าย
เอกสารประกอบการเรียน
อาจารย์ผู้สอน
คุณกิตติกร ศรีวิชัย
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี
ฟรี
เข้าถึงหลักสูตรทั้งหมด
เข้าสู่ระบบ เพื่อลงทะเบียน
หลักสูตรนี้รวมถึง:
- วิดีโอบรรยาย
- เอกสารประกอบการเรียน
- แบบฝึกหัดและโปรเจค
- เกียรติบัตร (เรียนครบ 5 โมดูล)
- เข้าถึงได้ตลอดชีพ