DATA-AI

1. 의료 데이터 분석 & 머신러닝
   1. diabetes
   • 사용 데이터 : Pima Indians Diabetes Database on #kaggle via @KaggleDatasets (https://www.kaggle.com/datasets/uciml/pima-indians-diabetes-database)
   • 분석 코드 : diabetes_의료데이터_분석.ipynb
   • 실습 내용
     • 데이터 살펴보기
     • 라이브러리 사용 + 함수 만들기, 데이터 시각화 : subplot, heatmap, 파이차트
     • training || test : 학습할 수 있는 데이터셋으로 변경 후 패턴 찾아 데이터 예측
     • 머신러닝 학습 + hyper parameter tuning : RogisticRegression, 앙상블학습 이론 - RandomForest, XGBoost
     • pairplot
     • 데이터 가공 후 예측 : 데이터 불균형 처리 위한 가공 방법 - SMOTE
   2. heart_disease
   • 사용 데이터 : Heart Disease Dataset on #kaggle via @KaggleDatasets (https://www.kaggle.com/datasets/johnsmith88/heart-disease-dataset)
   • 분석 코드 : heart_disease_의료데이터_분석.ipynb
   • 실습 내용
     • 데이터 살펴보기
     • 라이브러리 사용 + 함수 만들기, 데이터 시각화 : subplot, heatmap, 파이차트, pairplot etc
     • hyper parameter 최적화 : GridSearchCV
     • 데이터 분류 : KNN + SVM 구현
2. 딥러닝 분석
   1. face mask detection : 마스크 착용 여부 탐지 및 분류
      • 사용 데이터 : https://www.kaggle.com/datasets/andrewmvd/face-mask-detection
      1. using VGG19
         • 분석 코드 : face_mask_detection_VGG19.ipynb
      2. using FasterRCNN
         • 분석 코드 : face_mask_detection_faster_R_CNN.ipynb
         • 실습 내용
           • (중간 코드 오류) 'TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first' 오류 발생함 ㄴ 텐서가 GPU에 있는지 확인 -> 딕셔너리 내에서 텐서 추출, CPU로 텐서 이동시킴 + 이미지 텐서도 이동시키고 NumPy 배열로 변환해 해결
   2. covid19 detection : 흉부 방사선 사진에서 코로나19 탐지 및 분류
      • using FasterRCNN
        1. 사용 데이터 : SIIM-FISABIO-RSNA COVID-19 Detection (Identify and localize COVID-19 abnormalities on chest radiographs) https://www.kaggle.com/competitions/siim-covid19-detection/overview
           • test
           • train
           • sample_submission.csv
           • train_image_level.csv
           • train_study_level.csv
        • 분석 코드1. covid19_detection.ipynb
        • 분석 코드2. covid19_detection2.ipynb
        2. 추가 사용 데이터 : SIIM COVID-19: Resized to 25
           • test
           • train
           • meta.csv : SIIM COVID19 Updated Train
           • updated_sample_submission.csv
           • updated_train_labels.csv
        • 분석 코드3. covid19_detection_fasterRCNN.ipynb
      • 실습 내용
        • EDA to prprocessing
          • check & visualize the relation
          • data analysis
          • visualize X-ray with bbox
          • resize the image
        • Basic Modeling
          • image pre-classification with data generator : classify image id by opcity types : sort image files : data generation, split train/valid set
          • modeling : basic multiclass classifier
          • improving performance with an appropriate form
        • 추가 : 불투명도 감지 - extraction position information & all box's information - visualize resized image with boxes - build function for reuse
      • 데이터 용량 커 (110G 넘음) error 발생