pytorch2 [비전공자의 머신러닝 의학연구 #8] DeepSurv — Cox 회귀 + 신경망 랜덤포레스트를 생존분석에 확장한것이 Random Survival Forest 였다면, 딥러닝 모델을 생존분석에 적용한 모델은 DeepSurv 이다. Katzman et al. 2018, BMC Medical Research Methodology (https://link.springer.com/article/10.1186/s12874-018-0482-1) 에서 소개된 모델로, Cox partial likelihood를 신경망의 손실 함수로 직접 사용 하는 것을 제시하여 생존분석 딥러닝의 시작점이 되는 모형이다. 1. DeepSurv의 핵심 — Cox β'X 를 신경망으로 대체DeepSurv는 한마디로 Cox 비례위험 모형의 β'X 를 신경망으로 대체 한 것이다. Cox 회귀DeepSurv h(t|X) =.. 2026. 5. 10. [비전공자의 머신러닝 의학연구 #7] 딥러닝과 MLP 딥러닝은 결정트리, 랜덤포레스트, 부스팅과 같은 알고리즘의 하나이지만 이 알고리즘이 머신러닝, AI 의 발전에 중요한 영향을 미쳤으며 현재 많은 AI의 기반이 되기 때문에 머신러닝의 분류에서도 따로 하위 카테고리로 분류하고 있다.이번에는 딥러닝의 가장 기본 이 되는 MLP (Multi-Layer Perceptron) 를 중심으로 정리한다. 이 모델을 이해하면 CNN, RNN, Transformer 같은 더 복잡한 모델들의 뼈대가 보인다. 1. 딥러닝이란?머신러닝의 본질 — 결국 수학 문제 풀기머신러닝은 결국 중학교 일차함수 문제와 본질이 같다. "ax + b = 10 을 만족하는 a, b 를 찾아라" 다만 컴퓨터에게 이 a, b 를 무식하게 찾도록 시키는 것 — 그게 머신러닝이다. 이를 "나이(x₁), .. 2026. 5. 8. 이전 1 다음