★ À maîtriser
L’intelligence artificielle est un domaine large qui inclut le Machine Learning, lequel comprend notamment les réseaux de neurones et le Deep Learning.
L’entraînement traite des données pour produire un modèle composé de paramètres, tandis que l’inférence applique ce modèle à de nouvelles données jamais vues.
En apprentissage supervisé, les données d’entraînement sont étiquetées par un humain, contrairement aux apprentissages non supervisé, semi-supervisé et auto-supervisé.
Compléments
1. Quelle relation décrit correctement l’intelligence artificielle et le Machine Learning ?
2. Un modèle entraîné est appliqué à des données nouvelles qui n’ont pas servi à son apprentissage : quelle étape est réalisée ?
3. Pour constituer un ensemble de données hospitalières en oncologie, quelles sources sont pertinentes ?
Quel domaine comprend le Machine Learning, les réseaux de neurones et le Deep Learning ?
L’intelligence artificielle.
Sur quoi repose le Deep Learning ?
Sur des réseaux de neurones à grande échelle, dotés de nombreux paramètres et entraînés sur de nombreuses données.
Quelles formes de données hospitalières sont utilisées en oncologie ?
Des tableaux, des comptes rendus libres, des images radiologiques et anatomopathologiques, ainsi que des données génétiques.
Quelle part des informations cliniques figurent dans les comptes rendus de consultation ?
Environ 80 %.
Quelle proportion des adultes atteints de cancer participe à un essai clinique au cours de leur maladie ?
Moins de 8 %.
Quel outil le système de Trial Matching utilise-t-il pour réduire la liste d’essais ?
Digitalis.
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