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    헬스케어 분석을 위한 머신러닝

    헬스케어 분석을 위한 머신러닝

    • 에듀오닉스 러닝 솔루션스 저
    • 고범석 역
    • 에이콘출판사
    • 2022년 03월 31일
    • 정가
      25,000원
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    ISBN: 9791161756233 216쪽 188 x 235 (㎜)

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    책 소개

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    출판사 리뷰

    ◈ 이 책의 대상 독자 ◈

    머신러닝 알고리듬을 적용해 스마트 인공지능 애플리케이션을 만들어보려는 데이터 과학자, 머신러닝 기술자, 헬스케어 전문가를 위한 책이다. 파이썬이나 다른 프로그래밍 언어의 기초 지식을 갖춘 독자를 대상으로 한다.

    ◈ 이 책의 구성 ◈

    1장, '유방암 진단'에서는 유방암 진단 프로젝트를 다룬다. 데이터를 전처리하고 데이터에 대한 이해를 높이기 위한 탐색 과정을 설명한다. 또한 히스토그램과 산점도를 만들어보면서 분포와 변수들 간의 선형 관계도 살펴본다. 테스트 매개변수를 구현하고 KNN 분류자와 SVC 모델을 만들고, 분류 보고서를 사용해 결과들을 비교해볼 것이다.
    2장, '당뇨병 발병 예측'에서는 케라스(Keras)로 딥 신경망을 구성해볼 것이다. 사이킷런(Scikit-learn)의 그리드 탐색(Grid search)을 사용해 최적 초매개변수(hyperparameter)를 탐색하고 초매개변수를 조절해 모델을 최적화하는 방법도 배운다.
    3장, 'DNA 분류하기'에서는 대장균 염기서열이 프로모터(promotor)인지 여부를 분류해주는 머신러닝 모델을 만들어볼 것이다. 분류 알고리듬으로 모델을 만들고 학습시킨 후 분류 보고서를 사용해 모델들의 성능을 서로 비교해본다.
    4장, '관상 동맥 질환 진단'에서는 사이킷런과 케라스를 사용한다. 판다스(Pandas)의 read_csv() 함수를 사용해 UCI 데이터 저장소에서 데이터를 임포트하고, 이것을 프로세싱한다. 데이터를 정리해 기술하는 방법을 배우고 우리가 다루는 것이 무엇인지 알아내기 위해 히스토그램을 출력해볼 것이다.
    5장, '머신러닝을 이용한 자폐증 스크리닝'에서는 약 90%의 정확도로 자폐증을 예측하는 머신러닝을 만들어볼 것이다. 카테고리형 데이터를 처리하는 방법인 원-핫 인코딩을 설명한다. 드롭아웃 정규화로 과적합을 줄이는 방법도 소개한다. 부록에서는 역자가 추가로 작성한 내용으로, 파이썬 데이터 과학 가이드를 제공한다. 파이썬 언어 환경을 구성하는 방법과 데이터 과학에 필수적인 주피터 노트북을 중심으로 다룬다.

    저자 소개

    에듀오닉스 러닝 솔루션스

    저자 : 에듀오닉스 러닝 솔루션스
    에듀오닉스 러닝 솔루션스는 고품질의 과학 기술 훈련용 콘텐츠를 제작해 배포한다. 산업계 전문가들로 구성된 우리 팀은 10여년 동안 경쟁력을 높여 왔다. 우리는 산업계와 전문가 세계에서 사용되는 방식으로 기술을 교육하는 것을 목표로 하고 있다. 우리는 모빌리티, 웹, 데이터베이스, 서버 관리 등에 이르는 기술에 대한 교육을 진행할 수 있는 전문 팀을 갖추고 있다.

    역자 : 고석범
    가톨릭대학교 의과대학을 졸업하고, 서울성모병원에서 신경과 전문의 자격을 획득했다. 종합병원, 요양병원 등에서 봉직의로 근무한 경력이 있고, 시립 요양원 책임자를 맡기도 했다. 센터 관리자, 병원장 등과 같은 행정 경험을 하면서 여러 가지 의료 현장의 문제를 컴퓨터가 해결할 수 있음을 깨닫고 독학으로 컴퓨터를 공부하기 시작했다. 시간을 쪼개 R 프로그래밍 언어와 헬스케어 관련 책들을 저술하고 번역했다. 액체 생검 바이오 벤처에서 일했고, 지금은 다시 의료 현장으로 돌아와 헬스케어 ICT를 통해 의료의 질과 효율을 향상시키는 데 기여하고자 노력 중이다.

    목차

    01장. 유방암 세포 진단
    __SVM, KNN 모델을 사용한 유방암 진단
    __데이터 전처리와 데이터 탐색
    __데이터셋 분리
    __모델 학습
    ____머신러닝을 사용한 예측
    __요약

    02장. 당뇨병 발병 예측
    __딥러닝과 그리드 탐색을 사용한 당뇨병 진단
    __데이터셋 소개
    ____데이터 전처리
    ____데이터 정규화
    __케라스 모델 정의
    __사이킷런을 사용한 그리드 탐색법 수행
    __드롭아웃 정규화를 사용해 과적합 줄이기
    __최적 초매개변수 찾기
    __뉴런의 개수 최적화
    __최적의 초매개변수를 사용해 예측하기
    ____보너스
    __요약

    03장. DNA 분류하기
    __DNA 염기서열 분류
    ____데이터 전처리
    ____DNA 염기서열 생성
    ____머신러닝을 이용한 염기 서열 분류
    __요약

    04장. 관상 동맥 질환 진단
    __데이터셋
    __결측값 처리
    __데이터셋 분리
    __신경망 훈련
    __다중 분류와 이진 분류의 비교
    __요약

    05장. 머신러닝을 이용한 자폐증 스크리닝
    __머신러닝을 이용한 ADS 스크리닝
    __데이터셋 소개
    ____필요한 라이브러와 데이터 임포트
    ____데이터셋 탐색
    ____데이터 전처리
    __데이터셋을 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누기
    __신경망 구현
    __신경망 테스트
    ____드롭아웃 정규화를 사용해 과적합 해결하기
    __요약

    부록 A. 파이썬 데이터 과학을 시작하는 보건 의료인을 위한 안내서
    __컴퓨터에 파이썬 설치
    ____파이썬 버전에 대해
    ____아나콘다 파이썬 배포판 설치
    __파이썬 가상 환경 만들기
    ____콘다 가상 환경 만들기
    ____파이썬 패키지는 가상 환경에 설치
    ____파이썬 패키지를 설치
    __데이터 과학을 위한 최고의 실행 환경: 주피터 노트북
    ____가상 환경에 jupyter 패키지 설치와 실행
    ____주피터 노트북 실행시키기
    ____주피터 노트북 파일
    ____프로젝트 폴더에서 주피터 노트북 실행하기
    ____주피터 노트북의 발전된 형태: 주피터랩
    __플레인 파이썬 인터프리터, 파이썬 스크립트 실행, ipython 인터프리터
    ____ipython 인터프리터 좀 더 들여다보기
    __주피터 노트북 커널(Kernel)에 대해
    __구글 콜래보터리
    __주피터 노트북의 활용
    __요약

    부록 B. 주피터 노트북, 주피터랩, VS Code
    __주피터 노트북 설치와 실행
    __주피터 노트북 셀에 내용을 입력하는 방법
    ____셀의 종류
    ____파이썬 코드의 입력과 실행
    ____셀 모드와 단축키 사용
    __ipython 커널에서 유래한 기능
    ____리치 아웃풋: ipython 디스플레이 시스템
    __노트북 대시보드, 주피터 노트북 파일 관리
    __주피터 노트북 파일과 활용
    __주피터 노트북의 기능 확장(nbextensions)
    __R 커널 추가하기
    ____주피터 노트북에 R 언어에 대한 커널을 추가하기
    __주피터랩
    ____주피터랩의 설치와 실행
    ____노트북 작업
    ____다양한 콘텐츠 뷰어
    ____사용자 커스터마이징
    __광대한 주피터 에코시스템
    __Visual Studio Code 텍스트 편집기와 주피터 노트북
    ____Visual Studo Code 설치와 간단한 사용
    ____VS Code에서 파이썬 사용하기
    __컴퓨테이셔널 노트북

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