의료 사용 사례 살펴보기

Jupyter Notebook을 업로드하고 Oracle Cloud Infrastructure Data Science 서비스에 직접 사용하여 의료 머신 러닝 모델 교육 및 배포의 세 가지 사용 사례를 살펴보십시오.

OCI 데이터 과학 서비스 프로비저닝

Oracle Cloud Infrastructure Resource Manager 및 Terraform을 사용하여 Oracle Cloud Infrastructure Data Science 프로비저닝

1. GitHub로 이동합니다.
2. 저장소를 로컬 컴퓨터에 복제하거나 다운로드합니다.
3. Readme의 지침을 검토하고 따릅니다.
4. DataScienceGroup 그룹에 사용자를 지정하여 서비스에 액세스합니다.

OCI Data Science Service에서 노트북 예 사용

OCI(Oracle Cloud Infrastructure)에서 Jupyter Notebook 세션을 생성하여 Oracle Cloud Infrastructure Data Science 서비스 의료 모델을 살펴보십시오. GitHub의 저장소는 OCI 데이터 과학 서비스 및 AI 서비스의 다양한 기능을 강조하는 데모, 사용지침서 및 코드 예제를 제공합니다.

다음 머신 러닝 의료 모델을 다운로드할 수 있습니다.

• cardiotocogram 신호를 기반으로 태아의 상태를 예측합니다.
• 파킨슨 병을 음성 특성의 변화에서 예측합니다.
• 생생한 세포 이미지 특성에서 유방암을 예측합니다.

1. OCI 콘솔에 로그인합니다.
2. Analytics & AI로 이동하고 데이터 과학을 누른 다음 선택한 구획에서 프로젝트 생성을 누릅니다.
3. 프로젝트를 선택한 다음 메모장 세션 생성을 누릅니다.
4. 프롬프트에 따라 이 세션에 사용할 시스템의 이름과 모양을 정의합니다. 기본 블록 저장 영역으로도 충분합니다.
5. 열기 단추를 눌러 OCI 데이터 과학 노트북 세션을 실행합니다.
   실행 프로그램이 Jupyter Notebook 인터페이스에서 기본 페이지로 열립니다.
6. 아래로 스크롤하고 터미널 아이콘을 눌러 새 터미널 창을 실행합니다.
7. 다음 명령을 사용하여 범용 머신 러닝 Conda 환경을 설치합니다.

   odsc conda install -s generalml_p37_cpu_v1

8. GitHub에서 샘플 노트북을 다운로드합니다.

   wget https://raw.githubusercontent.com/oracle-samples/oci-data-science-ai-samples/master/labs/healthcare-use-cases/Breast_Cancer.ipynb
   wget https://raw.githubusercontent.com/oracle-samples/oci-data-science-ai-samples/master/labs/healthcare-use-cases/CTG_fetal_health.ipynb
   wget https://raw.githubusercontent.com/oracle-samples/oci-data-science-ai-samples/master/labs/healthcare-use-cases/Parkinson.ipynb

9. 파일 브라우저 창(왼쪽)에서 노트북을 두 번 클릭하여 탐색합니다.
10. 시작 시 커널 generalml_p37_cpu_v1 kernel를 선택합니다.
11. 상단 메뉴 모음의 아이콘을 사용하여 각 셀을 실행하여 노트북을 찾습니다.

    각 노트북은 일부 데이터 탐색 단계, 다양한 기능의 데이터 시각화, 모델 교육을 준비하기 위한 데이터 변환, 최상의 알고리즘을 예측하기 위한 다양한 모델에 대한 교육 등을 다룹니다. 적합한 모델을 선택하고 학습하면 모델 카탈로그에 저장되고 모델 배치로 배치됩니다.