3 딥러닝 개괄하기

지금 불러와 실행한 코드는 10장에서 상세히 다루게 될 폐암 수술 환자의 수술 1년 후 생존율을 예측한 모델입니다. 먼저 코드를 개괄적으로 살펴보며 딥러닝을 프로그래밍하는 과정에 대한 감을 잡아 보겠습니다. 단 몇 줄로 이루어진 간략한 코드는 다음과 같이 크게 네 부분으로 나뉘어 있습니다.

1. 환경 준비

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense

import numpy as np

딥러닝을 구동하거나 데이터를 다루는 데 필요한 라이브러리들을 불러옵니다.

2. 데이터 준비

!git clone https://github.com/taehojo/data.git
Data_set = np.loadtxt("./data/ThoraricSurgery3.csv", delimiter=",")
X = Data_set[:,0:16]
y = Data_set[:,16]

준비된 수술 환자 정보 데이터를 나의 구글 코랩 계정에 저장합니다. 해당 파일을 불러와 환자 상태의 기록에 해당하는 부분을 X로, 수술 1년 후 사망/생존 여부를 y로 지정합니다.