헬스케어 분석을 위한 머신러닝

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