헬스케어 분석을 위한 머신러닝 (파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례)

에듀오닉스러닝솔루션스

EduonixLearningSolutions
에듀오닉스러닝솔루션스는고품질의과학기술훈련용콘텐츠를제작해배포한다.산업계전문가들로구성된우리팀은10여년동안경쟁력을높여왔다.우리는산업계와전문가세계에서사용되는방식으로기술을교육하는것을목표로하고있다.우리는모빌리티,웹,데이터베이스,서버관리등에이르는기술에대한교육을진행할수있는전문팀을갖추고있다.

01장.유방암세포진단
__SVM,KNN모델을사용한유방암진단
__데이터전처리와데이터탐색
__데이터셋분리
__모델학습
____머신러닝을사용한예측
__요약

02장.당뇨병발병예측
__딥러닝과그리드탐색을사용한당뇨병진단
__데이터셋소개
____데이터전처리
____데이터정규화
__케라스모델정의
__사이킷런을사용한그리드탐색법수행
__드롭아웃정규화를사용해과적합줄이기
__최적초매개변수찾기
__뉴런의개수최적화
__최적의초매개변수를사용해예측하기
____보너스
__요약

03장.DNA분류하기
__DNA염기서열분류
____데이터전처리
____DNA염기서열생성
____머신러닝을이용한염기서열분류
__요약

04장.관상동맥질환진단
__데이터셋
__결측값처리
__데이터셋분리
__신경망훈련
__다중분류와이진분류의비교
__요약

05장.머신러닝을이용한자폐증스크리닝
__머신러닝을이용한ADS스크리닝
__데이터셋소개
____필요한라이브러와데이터임포트
____데이터셋탐색
____데이터전처리
__데이터셋을훈련데이터와테스트데이터로나누기
__신경망구현
__신경망테스트
____드롭아웃정규화를사용해과적합해결하기
__요약

부록A.파이썬데이터과학을시작하는보건의료인을위한안내서
__컴퓨터에파이썬설치
____파이썬버전에대해
____아나콘다파이썬배포판설치
__파이썬가상환경만들기
____콘다가상환경만들기
____파이썬패키지는가상환경에설치
____파이썬패키지를설치
__데이터과학을위한최고의실행환경:주피터노트북
____가상환경에jupyter패키지설치와실행
____주피터노트북실행시키기
____주피터노트북파일
____프로젝트폴더에서주피터노트북실행하기
____주피터노트북의발전된형태:주피터랩
__플레인파이썬인터프리터,파이썬스크립트실행,ipython인터프리터
____ipython인터프리터좀더들여다보기
__주피터노트북커널(Kernel)에대해
__구글콜래보터리
__주피터노트북의활용
__요약

부록B.주피터노트북,주피터랩,VSCode
__주피터노트북설치와실행
__주피터노트북셀에내용을입력하는방법
____셀의종류
____파이썬코드의입력과실행
____셀모드와단축키사용
__ipython커널에서유래한기능
____리치아웃풋:ipython디스플레이시스템
__노트북대시보드,주피터노트북파일관리
__주피터노트북파일과활용
__주피터노트북의기능확장(nbextensions)
__R커널추가하기
____주피터노트북에R언어에대한커널을추가하기
__주피터랩
____주피터랩의설치와실행
____노트북작업
____다양한콘텐츠뷰어
____사용자커스터마이징
__광대한주피터에코시스템
__VisualStudioCode텍스트편집기와주피터노트북
____VisualStudoCode설치와간단한사용
____VSCode에서파이썬사용하기
__컴퓨테이셔널노트북

◈이책에서다루는내용◈

◆판다스데이터프레임(PandasDataFrame)구성방법설명
◆환자의데이터셋으로발병예측하기
◆텍스트데이터를숫자형데이터로바꾸기
◆히스토그램을훈련용데이터셋과테스트용데이터셋으로나누기
◆드롭아웃정규화로과적합줄이는방법소개

◈이책의대상독자◈

머신러닝알고리듬을적용해스마트인공지능애플리케이션을만들어보려는데이터과학자,머신러닝기술자,헬스케어전문가를위한책이다.파이썬이나다른프로그래밍언어의기초지식을갖춘독자를대상으로한다.

◈이책의구성◈

1장,‘유방암진단’에서는유방암진단프로젝트를다룬다.데이터를전처리하고데이터에대한이해를높이기위한탐색과정을설명한다.또한히스토그램과산점도를만들어보면서분포와변수들간의선형관계도살펴본다.테스트매개변수를구현하고KNN분류자와SVC모델을만들고,분류보고서를사용해결과들을비교해볼것이다.
2장,‘당뇨병발병예측’에서는케라스(Keras)로딥신경망을구성해볼것이다.사이킷런(Scikit-learn)의그리드탐색(Gridsearch)을사용해최적초매개변수(hyperparameter)를탐색하고초매개변수를조절해모델을최적화하는방법도배운다.
3장,‘DNA분류하기’에서는대장균염기서열이프로모터(promotor)인지여부를분류해주는머신러닝모델을만들어볼것이다.분류알고리듬으로모델을만들고학습시킨후분류보고서를사용해모델들의성능을서로비교해본다.
4장,‘관상동맥질환진단’에서는사이킷런과케라스를사용한다.판다스(Pandas)의read_csv()함수를사용해UCI데이터저장소에서데이터를임포트하고,이것을프로세싱한다.데이터를정리해기술하는방법을배우고우리가다루는것이무엇인지알아내기위해히스토그램을출력해볼것이다.
5장,‘머신러닝을이용한자폐증스크리닝’에서는약90%의정확도로자폐증을예측하는머신러닝을만들어볼것이다.카테고리형데이터를처리하는방법인원-핫인코딩을설명한다.드롭아웃정규화로과적합을줄이는방법도소개한다.부록에서는역자가추가로작성한내용으로,파이썬데이터과학가이드를제공한다.파이썬언어환경을구성하는방법과데이터과학에필수적인주피터노트북을중심으로다룬다.