옵티마이저(optimizer)란? 옵티마이저 = loss의 최솟값을 찾는 최적화 알고리즘 머신러닝의 목적은 데이터의 학습을 통해 loss 값을 줄여 작업의 정확도를 올리는 것이다. 앞선 포스팅에서, Gradient Descent라는 알고리즘으로 loss의 최솟값을 찾아나가는 방법을 설명했다. 그러나, 단순한 Gradient Descent는 learning rate의 크기나 가속 알고리즘의 유무 등에 따라 수렴하지 않는 경우도 존재했으며, local minimum에 빠지는 경우도 있었다. https://cascade.tistory.com/36 Gradient descent & Backpropagation (Rumelhart 1986 논문 리뷰) 딥러닝 분야에는 다양한 아키텍처가 있다. CNN, RNN, T..

들어가며 개강 첫날... 기나긴 이번 학기는 순환기 블럭으로 시작하였다. 심장의 해부학을 복습하고, 판막질환(stenosis/insufficiency), 심근질환(cardiomyopathy), 심장 종양, 동맥경화증(arteriosclerosis), 허혈성 심질환(IHD)를 다루었다. 이 중 허혈성 심질환 수업에 매우 관심이 갔다. 심장질환은 전체 사망 원인 중 암(악성신생물)에 이어 무려 2위이다. 이러한 심장 질환 중, 허혈성 심장 질환은 매우 높은 비율을 차지한다. 허혈성 심장 질환은 심근경색증과 협심증 등을 말한다. 최근 의료 인공지능 회사 뷰노(VUNO)의 심정지 예측 AI 딥카스(DeepCARS)로 매출이 급상승했다는 기사를 보았다. 오늘 심근경색을 배운 뒤 심근경색을 예측하는 AI 알고리즘은..