Auteur : Zen et l'art de la programmation informatique
1. Introduction
Ces dernières années, avec le développement rapide du domaine médical et de la santé, les performances des modèles de diagnostic reposent de plus en plus sur des méthodes d’apprentissage automatique. Dans le domaine de la biomédecine, en raison de l’influence de facteurs tels qu’une grande quantité de données manquantes et des échantillons déséquilibrés, l’application actuelle des méthodes d’apprentissage automatique pour modéliser des problèmes bioinformatiques est encore confrontée à de grands défis. Cet article commencera par les tâches de classification et de régression les plus couramment utilisées dans le domaine biomédical, présentera le développement de modèles de prédiction basés sur les méthodes d'apprentissage automatique et de réseaux neuronaux profonds (DNN), et partagera quelques cas pratiques et démonstrations d'effets. L'article développera les besoins réels dans le domaine biomédical.
2.Concepts de base
2.1 Modèle de prédiction
Un modèle prédictif est un processus ou un modèle qui utilise des données pour prédire les résultats. Divers problèmes peuvent être résolus grâce à des modèles de prédiction de données, tels que la prévision des prix, la prévision des ventes, l'évaluation de l'effet marketing, la prévision du taux de désabonnement des clients, la prévision de l'intérêt des utilisateurs, la prévision de la mortalité des patients, l'analyse boursière, etc. En apprentissage automatique, les modèles prédictifs comprennent généralement deux types :
- Modèle de classification : utilisé pour prédire la valeur de variables discrètes, telles que l'identification du spam, la classification des images et la détection de la sécurité des sites Web.
- Modèle de régression : utilisé pour prédire la valeur de variables continues, telles que la prévision du prix de l'immobilier, la prévision du cours des actions et la prévision des ventes.
2.2 Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est une méthode d'apprentissage informatique basée sur les données qui permet de faire des prédictions ou de prendre des décisions sur des données inconnues en observant, résumant, extrayant et intégrant des caractéristiques des données. L'apprentissage automatique peut nous aider à découvrir automatiquement des modèles permettant d'améliorer nos systèmes et notre activité. L'apprentissage automatique englobe de nombreux algorithmes différents, dont certains peuvent gérer efficacement des variables continues et des données de grande dimension.
2.3 Apprentissage profond
L'apprentissage profond est une branche de l'apprentissage automatique. Il s'agit d'un type de mécanisme d'apprentissage hautement adaptatif et à partage de paramètres qui peut effectuer des tâches d'apprentissage abstrait de haut niveau. L'apprentissage profond utilise une structure multicouche pour empiler plusieurs modules de transformation non linéaire couche par couche, et il existe des liens de poids entièrement connectés entre chaque couche. Le cœur du deep learning est la profondeur du modèle