최근 헬스케어 분야에도 머신러닝을 적용하는 일이 유행하고 있다. 머신러닝 알고리듬은 다양한 정형, 비정형, 반정형 데이터를 다룰 수 있는 전략을 제공한다. 이 책은 헬스케어 분석의 강력한 해법을 제공하는 새로운 접근법과 방법론을 다룬다.
이 책에서는 파이썬 에코시스템에 존재하는 여러 라이브러리를 이용해 핵심적인 머신러닝 알고리듬과 사례들을 설명한다. 이 책은 다섯 개의 헬스케어 과제를 진행하며 인공지능 애플리케이션의 효율성을 평가하는 내용으로 구성돼 있다. 독자들은 헬스케어 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 더 나은 방법에 대한 인사이트를 얻을 수 있을 것이다. SVM, KNN 모델을 사용해 암을 진단하는 프로젝트, 케라스를 사용한 딥러닝으로 당뇨병 발생을 예측하는 사례, 신경망을 사용해 심장병을 예측하는 사례 등을 다룬다.
이 책을 마칠 무렵이면, 독자들은 헬스케어 도메인의 오래된 과제들을 어떻게 해결해야 할지 감을 잡을 수 있을 것이다.
