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• 주제

  • 암환자 유전체 데이터의 변이 정보를 활용한 암종 분류 AI 모델 개발

• 목차

  • 진행과정
  • 의의 및 한계
  • 증빙자료 </aside>

진행과정

• 9월 1주 : EDA 및 기저 지식 탐색
  • 내용 정리
• 9월 2~3주 : 전처리 (파생변수 포함) 진행
  • 주요 내용 페이지
• 9월 4주 ~ 10월 2주 : 모델링 및 기능 보완

의의 및 한계

1. 의의
   • 암 환자 관련 유전체 데이터 살펴보는 방법 숙지
   • 유명 암 명칭 숙지
   • 돌연변이 변이에 대한 공부 진행
   • Tabular Classification 을 위한 새로운 모델 탐구
2. 한계
   • 시간 부족으로 인한 추가 모델링 부족
     • 기본 머신러닝 모델 활용
   • 미흡한 성능
   • 기저 지식의 한계
     • 식물이 아닌 인간의 데이터에 대한 기저 지식 부족

증빙자료

https://github.com/pjayoung/Carcinoma-classification