머신러닝15

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  Ch 01. 인공지능 헬스케어 시장의 움직임인공지능 헬스케어 부분 산업 시장 사이즈는 매년 꾸준히 성장하고 있다. 산업 시장이 커지면서 기업들도 상당히 많이 유입되었다. 그중 대표적으로 구글 헬스가 있다. EMR/ EHR 등 쌓여만 가는 임상 데이터를 구글이 빅데이터와 클라우딩 기술로 선점하면서 산업 시장을 이끄는 중이다.고부가가치 시장난이도가 어렵지만 큰가치를 가진 분야임이 틀림없다. 해외에서는 Google Health가 시장을 주도하고 있고, 국내 시장으로 눈을 돌리면 네이버와 카카오 헬스케어가 시장을 주도하고 있다. 구글처럼 다양한 산업분야보다는 EHR이나 EMR에 집중적으로 투자하면서 산업 사이즈를 키워가고 있다. 산업 시장 자체가 굉장히 블루오션이다. 현재 연구가 진행된 분야는 신약 개발 위주이고 임상 진단 기술에 대해서는 .. 의료 AI(딥러닝) 공부 일기 2024. 7. 5.

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  Ch 프롤로그2. numpy & matplotlib Numpy TutorialNumerical Python의 줄임말. 파이썬에서 산술 계산을 위한 가장 중요한 패키지 중 하나이다. 수학, 과학 계산을 위한 대부분의 패키지는 Numpy의 배열 객체를 데이터 교환을 위한 공통 언어처럼 사용한다.ndarrayN차원의 배열 객체. 대규모 데이터 집합을 담을 수 있는 빠르고 유연한 자료구조.파이썬의 list와 비교가 자주 되는데 ndarray는 항상 같은 타입의 데이터들만 들어갈 수 있다.물론 파이썬의 list와 마찬가지로 ndarray도 iteration 가능하다.객체에 바로 .append를 지원하지 않음. 데이터 하나 추가하고 싶으면 numpy의 인터페이스 활용해야 한다. 사칙 연산도 체계가 다르다. ndarray의 경우 원소가 추가되는 것이 아닌 broadc.. 의료 AI(딥러닝) 공부 일기 2024. 7. 4.

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  Ch 프롤로그. 딥러닝 기초 딥러닝이란?인공지능은 21세기 세상을 이끌어가는 기술 발전 중 당연히 독보적인 위치에 존재하고 있는 기술이다. 과거에는 추상적인 개념으로 여겨질 정도로 발전이 더딘 분야였지만 최근 그 실체가 구체화되면서 기술력의 집합체를 의미하게 되었다.특히 딥러닝은 인공지능이라는 거대한 학문의 일부이다. 그 중, 머신러닝의 여러 기법 중 하나이다. 딥러닝의 구조는 사람의 신경망을 모방한 Perceptron 구조이다. input data와 label, 그리고 weight를 활용한다. 이 weight 값을 기계가 스스로 학습을 통해 찾아내도록 하는 것이 neural network를 이용한 기계 학습이 하는 일이다.문제가 복잡해질수록 nueral network 구조도 상당히 복잡해진다. 따라서 input layer와 out.. 의료 AI(딥러닝) 공부 일기 2024. 7. 3.