8 ressources en auto-formation : fouille de données

FILTRES

8 résultats
page 1 sur 1
Résultats de 1 à 8
Présentation de la ressource en auto-formation Accélérer l’exploration et l’analyse des textes des génomes cours / présentation, démonstration
06/01/2005
Accélérer l’exploration et l’analyse des textes des génomes
Auteur(s) : Lavenier Dominique
Description : Le volume d’information stockée dans les banques de données génomiques double chaque année, alors que les performances des ordinateurs progressent moins vite. D’où la nécessité de mettre au point des architectures spécifiques dédiées à l’exploration de ces banques.
Présentation de la ressource en auto-formation Fouille de données cours / présentation, exercice, expérience, outil
16/07/2004
Fouille de données
Auteur(s) : Leray Philippe, Rakotomamonjy Alain
Description : Toutes les entreprises collectent et stockent de grandes quantités de données. Ces mégabases de données, qui ne cessent d'augmenter jour après jour, sont peu exploitées, alors qu'elles cachent de connaissances décisives face au marché et à la concurrence. Pour combler ce besoin, une nouvelle industrie ...
Présentation de la ressource en auto-formation La bioinformatique en protéomique : analyse des spectres de masse cours / présentation, démonstration
01/02/2005
La bioinformatique en protéomique : analyse des spectres de masse
Auteur(s) : Rechenmann François, Quinkal Isabelle
Description : La protéomique désigne l’étude de toutes les protéines exprimées à partir d’un génome. Ce champ d’investigation est immense, et nécessite des outils adaptés à l’ampleur du travail. Des outils dans lesquels la composante informatique est toujours essentielle.
Présentation de la ressource en auto-formation EMOIS Nancy 2011 - Codage automatisé : ontologie médicale construite par fouille de textes. cours / présentation
EMOIS Nancy 2011 - Codage automatisé : ontologie médicale construite par fouille de textes.
Auteur(s) : FICHEUR Grégoire
Description : Titre : Codage automatisé : proposition d’une méthode utilisant une ontologie médicale construite par fouille de textes. Résumé : Le codage automatisé est devenu un enjeu médico-économique majeur. Deux étapes clés peuvent être individualisées parmi les méthodes proposées dans la littérature : une ...
Présentation de la ressource en auto-formation EMOIS Nancy 2011 - Comment choisir un algorithme d’identification de cas de cancers dans le PMSI ? cours / présentation
EMOIS Nancy 2011 - Comment choisir un algorithme d’identification de cas de cancers dans le PMSI ?
Auteur(s) : GOETZ Christophe
Description : Titre : Comment choisir un algorithme d’identification de cas de cancers incidents dans le Programme de Médicalisation des Systèmes d’Information (PMSI) ? Une analyse formelle des concepts sur les données du PMSI et du registre du cancer du sein de l’Isère. Résumé : L’utilisation du PMSI pour l’ ...
Présentation de la ressource en auto-formation Journées EMOIS Nancy 2013 : Arguments épistémologiques pour la justification de la fouille de données dans les bases de données de santé. cours / présentation
Journées EMOIS Nancy 2013 : Arguments épistémologiques pour la justification de la fouille de données dans les bases de données de santé.
Auteur(s) : SAULEAU Erik André
Description : C-2-6  Titre : Journées EMOIS Nancy 2013 : Arguments épistémologiques pour la justification de la fouille de données dans les bases de données de santé. Auteur (s) : Erik-A. SAULEAU (Département Santé Publique, Hôpitaux Universitaires de Strasbourg) François SEVERAC (Département Santé Publique, ...
Présentation de la ressource en auto-formation L'Ecole d'Été Méditerranéenne d'Information en Santé (EEMIS) : L'intégration des données (12) cours / présentation
L'Ecole d'Été Méditerranéenne d'Information en Santé (EEMIS) : L'intégration des données (12)
Auteur(s) : ELISSEEFF André
Description : Intervention d'André Elisseeff, du IBM Zurich Research Lab. Sont évoqués les sources de données, l'accès aux données et le data mining, c'est-à-dire les systèmes experts et les systèmes à base de règles. L'information médicale évolue depuis 10 ans : on a des images, des séries temporelles, des s ...