Notice
Unsupervised learning approaches for patient stratification from electronic health records
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Descriptif
Intervention d'Adan José-Garcia lors de l'Assemblée Générale du RIS en 2023
Présentations des différentes approches de l’apprentissage non supervisé et en particulier du multi-view data clustering et du bi-clustering
Application du multi-view data clustering à des données de suivi de patients atteints de sclérose (550 patients et 400 variables) et du bi-clsutering à une sélection de données de la cohorte EUSTAR (6 927 individus et 31 variables)
Thème
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RisserLaurentLaurent RISSER est un ingénieur de recherche à l'IMT (Institut de Mathématique de Toulouse et au 3IA ANITI.
