Tensorflow 텐서플로우는 테아노와 유사하게 네트워크 기반의 심볼릭 그래프를 사용합니다. 파이썬과 C/C++ 모두 사용이 가능하지만 주력은 파이썬인 것 같습니다. 모바일과 서버 환경 모두를 고려하고 있습니다. 부가적으로 텐서보드(TensorBoard)를 통해 비주얼라이제이션을 지원합니다. 단점은 성능상에서 다른 경쟁자들에 비해 다소 뒤떨어집니다. 그리고 테아노의 scan 같은 네트워크에 있는 심볼릭들을 루핑(loop)할 수 있는 기능은 없습니다. Theano 테아노는 심볼릭 텐서 그래프를 사용하는 최초의 프레임워크로 토치 같은 프레임워크보다 더 유연합니다. 테아노를 기반으로 하는 고수준 프레임워크들도 존재하고 있고 텐서플로우나 토치에서는 지원되지 않는 윈도우즈 환경에서도 사용할 수 있습니다. 반면 ..

github.com/jaredleekatzman/DeepSurv jaredleekatzman/DeepSurv DeepSurv is a deep learning approach to survival analysis. - jaredleekatzman/DeepSurv github.com Medical practitioners use survival models to explore and understand the relationships between patients' covariates (e.g. clinical and genetic features) and the effectiveness of various treatment options. Standard survival models like the li..

Cox Proportional Hazards 실험군과 대조군을 관찰하면서 어느 군이 더 살아남는가에 대한 경과를 비교하고 그것이 통계적으로 차이가 있는지 알아보는 것. 생존분석에 쓰이는 함수들을 이용해서 1. 개요[편집] 생존율을 산출하고 생존시간을 추정하는 통계적 방법. 생존함수 추정에는 모수적 방법, 준모수적 방법 (Cox 비례위험모형), 비모수적 방법 (생명표법, Kaplan-Meier 추정방법)이 있다. 생존분석의 이름 유래는 사망과 생존을 다룬 것에서 유래했기 때문에 생존분석이지만, 꼭 생사가 달린 문제에만 쓰는 연구방법론은 아니다. 예를 들어 혼인 당시 임금근로자였던 아내가 출산 전후 휴가, 육아 휴직을 활용가능한 집단과 그렇지 않은 집단이 있다면, 이들이 혼인 이후 첫째아 출산까지 얼마나 시..