머신러닝의 고도화 기술인 딥러닝은 현재 다양한 산업 분야에 적용되고 있으며 예측이 요구되는 금융, 전자상거래, 사물 인터넷 분야에 활발하게 적용 개발되고 있다. 특히, 본 연구에서는 의료 분야 중에 심장병 예측에 적용하여 조기에 심장병을 발견할 수 있게 하거나, 비심장병 환자의 혈관조영술과 같은 고가의 진료 비용을 절감할 수 있는 장점을 제공할 것이다. 딥러닝 학습을 위해 다층 퍼셉트론 머신러닝 기술을 적용하고자 하며 2개의 은닉층과 10개의 퍼셉트론을 구성하여 학습의 정확도를 높일 수 있도록 한다. 학습 시 오차 역전파를 이용하여 출력층에서 은닉층으로 역전하여 오차를 줄 일 있도록 한다. 렐루나 시그모이드 함수를 이용하여 오차를 줄이며 생성된 예측 모델은 아담 최적화 함수를 통해 모델을 최적화한다. 사례연구에서 심장병 데이타는 캘리포니아 대학교 어바인의 머신러닝 & 인공지능 시스템 센터에서 제공하는 심장병 진료 및 심장병 유무 데이터를 활용하여 학습한다. 딥러닝 학습 모듈은 파이썬 기반의 텐서플로를 이용하여 개발하며 학습 후 심장병 데이터로 부터 무작위로 추출한 데이터 샘플을 이용하여 검증한다.
딥러닝은 다양한 산업 분야에 적용되며 심장병 예측에 적용하여 조기에 심장병을 발견할 수 있게 하거나, 비심장병 환자의 고가의 진료 비용을 절감할 수 있는 장점을 제공한다. 딥러닝 학습 모듈은 파이썬 기반의 텐서플로를 이용하여 개발하며 학습 후 심장병 데이터로부터 무작위로 추출된 데이터 샘플을 검증한다.