Cardiac Aging Deep NN 써서 구하는 방법 알려주세요!

Predicting age from the electrocardiogram and its usage as a mortality predictor

Scripts and modules for training and testing deep neural networks for ECG automatic classification.
Companion code to the paper "Deep neural network-estimated electrocardiographic age as a mortality predictor".
Deep neural network-estimated electrocardiographic age as a mortality predictor | Nature Communications.

Citation:

Lima, E.M., Ribeiro, A.H., Paixão, G.M.M. et al. Deep neural network-estimated electrocardiographic age as a 
mortality predictor. Nat Commun 12, 5117 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-25351-7. 

Bibtex:

@article{lima_deep_2021,
  title = {Deep Neural Network Estimated Electrocardiographic-Age as a Mortality Predictor},
  author = {Lima, Emilly M. and Ribeiro, Ant{\^o}nio H. and Paix{\~a}o, Gabriela MM and Ribeiro, Manoel Horta and Filho, Marcelo M. Pinto and Gomes, Paulo R. and Oliveira, Derick M. and Sabino, Ester C. and Duncan, Bruce B. and Giatti, Luana and Barreto, Sandhi M. and Meira, Wagner and Sch{\"o}n, Thomas B. and Ribeiro, Antonio Luiz P.},
  year = {2021},
  journal = {Nature Communications},
  volume = {12},
  doi = {10.1038/s41467-021-25351-7},
  annotation = {medRxiv doi: 10.1101/2021.02.19.21251232},}
}

OBS: The three first authors: Emilly M. Lima, Antônio H. Ribeiro, Gabriela M. M. Paixão contributed equally.

Data

Three different cohorts are used in the study:

  1. The CODE study cohort, with n=1,558,415 patients was used for training and testing:
    • exams from 15% of the patients in this cohort were used for testing. This sub-cohort is refered as CODE-15%.
      The CODE-15\% dataset is openly available: doi: 10.5281/zenodo.4916206 .
    • the remainign 85% of the patients were used for developing the neural network model.
      The full CODE dataset that was used for training is available upon
      request for research purposes: doi: 10.17044/scilifelab.15169716
  2. The SaMi-Trop cohort, with n=1,631 patients, is used for external validation.
  3. The ELSA-Brasil cohort with n=14,236 patients, is also used for external validation.
    • Request to the ELSA-Brasil cohort should be forward to the ELSA-Brasil Steering Committee.

Training and evaluation

The code training and evaluation is implemented in Python, contains
the code for training and evaluating the age prediction model.

Model

The model used in the paper is a residual neural network. The architecture implementation
in pytorch is available in resnet.py. It follows closely
this architecture, except that there is no sigmoid at the last layer.

resnet

The model can be trained using the script train.py. Alternatively,
pre-trained weighs trained on the code dataset for the model described in the paper
is available in doi.org/10.5281/zenodo.4892365
in the following dropbox mirror
here.
Using the command line, the weights can be downloaded using:

wget https://www.dropbox.com/s/thvqwaryeo8uemo/model.zip?dl=0 -O model.zip
unzip model.zip
  • model input: shape = (N, 12, 4096). The input tensor should contain the 4096 points of the ECG tracings sampled at 400Hz (i.e., a signal of approximately 10 seconds). Both in the training and in the test set, when the signal was not long enough, we filled the signal with zeros, so 4096 points were attained. The last dimension of the tensor contains points of the 12 different leads. The leads are ordered in the following order: {DI, DII, DIII, AVR, AVL, AVF, V1, V2, V3, V4, V5, V6}. All signal are represented as 32 bits floating point numbers at the scale 1e-4V: so if the signal is in V it should be multiplied by 1000 before feeding it to the neural network model.
  • model output: shape = (N, 1) . With the entry being the predicted age from the ECG.

Requirements

This code was tested on Python 3 with Pytorch 1.2. It uses numpy, pandas,
h5py for loading and processing the data and matplotlib and seaborn
for the plots. See requirements.txt to see a full list of requirements
and library versions.

For tensorflow users: If you are interested in a tensorflow implementation, take a look in the repository:
GitHub - antonior92/automatic-ecg-diagnosis: Scripts and modules for training and testing neural network for ECG automatic classification. Companion code to the paper "Automatic diagnosis of the 12-lead ECG using a deep neural network".. There we provide a tensorflow/keras implementation of the same
resnet-based model. The problem there is the abnormality classification from the ECG, nonetheless simple modifications
should suffice for dealing with age prediction

Folder content

  • train.py: Script for training the neural network. To train the neural network run:
$ python train.py PATH_TO_HDF5 PATH_TO_CSV
  • evaluate.py: Script for generating the neural network predictions on a given dataset.
$ python evaluate.py PATH_TO_MODEL PATH_TO_HDF5_ECG_TRACINGS --output PATH_TO_OUTPUT_FILE 
  • resnet.py: Auxiliary module that defines the architecture of the deep neural network.

  • formulate_problem.py: Script that separate patients into training, validation and

$ python predict.py PATH_TO_CSV 
  • plot_learning_curves.py: Auxiliary script that plots learning curve of the model.
$ python plot_learning_curves.py PATH_TO_MODEL/history.csv

OBS: Some scripts depend on the resnet.py and dataloader.py modules. So we recomend
the user to, either, run the scripts from within this folder or add it to your python path.

여기에 있는 자료를 바탕으로 하고 있는데, chat gpt 인공지능을 통해서 물어보고 하는데도 에러가 계속 나고 어떻게 뭐 부터 시작할지 정말 모르겠습니다. ㅠㅠ

  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요, Kapitalismus_Louis님. 심전도(ECG) 데이터를 이용하여 심장의 노화를 예측하는 딥러닝 모델 구현에 대해 질문하신 것으로 이해했습니다. 문제에 대해 어려움을 겪고 계신 것 같아 안타깝게 생각합니다. 제공해주신 정보를 바탕으로, 심전도 데이터를 이용한 나이 예측 모델을 구현하는 방법에 대해 상세히 안내해드리겠습니다.

문제 해결 방법

  1. 데이터 준비: 먼저, 연구에 사용된 데이터셋을 준비해야 합니다. CODE-15% 데이터셋은 공개적으로 이용 가능하며, 훈련에 사용된 전체 CODE 데이터셋은 연구 목적으로 요청할 수 있습니다. 데이터는 (N, 12, 4096)의 형태를 가지며, N은 배치 크기, 12는 ECG 리드의 수, 4096은 샘플링된 신호 포인트의 수를 의미합니다.

  2. 모델 구현: 연구에서 사용된 모델은 Residual Neural Network(ResNet)입니다. 이 모델은 심전도 데이터의 나이를 예측하기 위해 사용되었습니다. PyTorch를 사용하여 이 모델을 구현할 수 있습니다. resnet.py 파일에 모델 구조가 정의되어 있으며, 이를 참고하여 모델을 구현할 수 있습니다.

  3. 모델 훈련: 모델을 훈련하기 위해서는 train.py 스크립트를 사용합니다. 이 스크립트는 HDF5 형식의 데이터와 CSV 파일을 입력으로 받아 모델을 훈련시킵니다.

  4. 모델 평가: 훈련된 모델을 평가하기 위해서는 evaluate.py 스크립트를 사용합니다. 이 스크립트는 모델 파일과 HDF5 형식의 ECG 데이터를 입력으로 받아 나이 예측 결과를 생성합니다.

아래는 PyTorch를 사용하여 ResNet 모델을 구현하는 간단한 예시 코드입니다. 실제 구현 시에는 resnet.py에 정의된 모델 구조를 참고하여 필요한 수정을 진행해야 합니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import numpy as np

# 가상의 ECG 데이터셋 클래스
class ECGDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        # 데이터 로딩 및 전처리 로직 구현
        pass
    
    def __len__(self):
        # 데이터셋의 총 데이터 수 반환
        return 100  # 예시 값
    
    def __getitem__(self, idx):
        # idx에 해당하는 데이터 반환
        # 데이터는 (ECG 신호, 나이) 형태의 튜플이어야 함
        return torch.randn(12, 4096), torch.tensor([30])  # 예시 값

# 모델 정의 (간단한 예시, 실제 구현 시 resnet.py 참조)
class SimpleResNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleResNet, self).__init__()
        # 모델 아키텍처 구성
        self.conv1 = nn.Conv1d(12, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc = nn.Linear(64, 1)  # 예측된 나이를 출력하기 위한 fully connected layer
    
    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = torch.mean(x, 2)  # Global Average Pooling (간단한 예시)
        x = self.fc(x)
        return x

# 데이터셋 및 데이터로더 준비
dataset = ECGDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 모델, 손실 함수, 옵티마이저 초기화
model = SimpleResNet()
criterion = nn.MSELoss()  # 나이 예측이므로 Mean Squared Error 사용
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 훈련 루프
for epoch in range(10):  # 에포크 수는 예시
    for signals, ages in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(signals)
        loss = criterion(outputs, ages.float())
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}")

이 코드는 심전도 데이터를 이용하여 나이를 예측하는 간단한 ResNet 모델의 구현 예시입니다. 실제 연구에서 사용된 모델 구조와는 차이가 있을 수 있으므로, resnet.py 파일에 정의된 모델 구조를 참고하여 필요한 수정을 진행해야 합니다.

더 자세한 정보와 PyTorch 튜토리얼은 공식 문서를 참고하시기 바랍니다:

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.


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  • 아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요. Cardiac Aging Deep NN을 구하는 것에 대해 궁금하시네요. 제가 도와드리겠습니다.

먼저, 귀하께서 제공하신 정보를 정리해 보겠습니다.

질문 요약:

  • Cardiac Aging Deep NN을 구하는 방법에 대해 알고 싶습니다.

해결 방법:
Cardiac Aging Deep NN은 심장 노화를 예측하는 데 사용되는 딥러닝 기법입니다. 이를 구현하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. 데이터 수집: 심전도 신호 및 나이와 같은 관련 임상 데이터를 포함하는 대규모 데이터 세트를 수집합니다.
  2. 데이터 전처리: 데이터를 정규화하고 전처리하여 모델이 사용할 수 있도록 합니다.
  3. 모델 선택: 심전도 신호의 특징을 추출하고 나이를 예측하는 데 적합한 딥러닝 모델(예: CNN, RNN)를 선택합니다.
  4. 모델 학습: 수집된 데이터를 사용하여 모델을 훈련합니다. 이 과정에서는 모델의 파라미터를 최적화하여 심전도 신호와 나이 간의 관계를 학습합니다.
  5. 모델 평가: 검증 데이터 세트를 사용하여 모델의 성능을 평가하고 필요에 따라 모델을 조정합니다.

다음은 PyTorch를 사용하여 Cardiac Aging Deep NN을 구현하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 리소스입니다.

참고:

  • 데이터 세트의 크기와 품질은 모델의 성능에 상당한 영향을 미칩니다.
  • 모델 조정을 최적화하려면 하이퍼파라미터 조정이 필요할 수 있습니다.
  • 모델의 성능을 신뢰할 수 있게 하려면 외부 데이터 세트에 대해 모델을 검증하는 것이 중요합니다.

이것이 귀하의 질문에 대한 답변이 되셨기를 바랍니다. 추가적인 질문이나 도움이 필요하시면 언제든지 말씀해 주세요.


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  • 아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요 Kapitalismus_Louis님, 심전도 데이터를 활용하여 심장 노화를 예측하는 딥러닝 모델을 구현하는 것은 쉽지 않은 도전적인 과제인 것 같습니다.

먼저 문제를 정리해 보겠습니다. 제가 이해한 바로는 Nature Communications에 게재된 "Deep neural network-estimated electrocardiographic age as a mortality predictor" 논문에서 제안한 심전도 데이터로부터 연령을 예측하는 딥러닝 모델을 직접 구현해 보고 싶으신 것 같습니다. 해당 논문은 심전도 데이터를 입력으로 받아 ResNet 기반 뉴럴 네트워크를 통해 연령을 예측하는 모델을 제안했습니다. 학습에는 CODE 데이터셋을 사용했고, SaMi-Trop과 ELSA-Brasil 데이터셋으로 외부 검증을 수행했습니다.

GitHub 저장소에는 PyTorch로 구현된 학습/평가 코드와 사전학습된 모델 가중치가 공개되어 있습니다. 하지만 코드를 실행하는 과정에서 계속 에러가 발생하고 어디서부터 시작해야 할지 막막하시다고 하셨는데요, 저도 비슷한 경험이 있어 그 어려움에 깊이 공감합니다.

우선 모델 학습을 위해서는 방대한 양의 심전도 데이터가 필요한데, 이는 쉽게 얻기 어려울 것 같습니다. 대신 저자들이 공개한 사전학습 모델 가중치를 활용해 추론을 해보는 것을 추천드립니다.

추론을 위해서는 먼저 필요한 라이브러리들을 설치하고 (requirements.txt 파일 참고) 사전학습 가중치 파일을 다운로드 받으시면 됩니다. 그리고 evaluate.py 스크립트를 아래와 같이 실행하면 모델이 심전도 데이터에 대해 연령을 예측할 것입니다.

$ python evaluate.py PATH_TO_MODEL PATH_TO_HDF5_ECG_TRACINGS --output PATH_TO_OUTPUT_FILE

여기서 PATH_TO_MODEL은 사전학습 가중치 파일 경로, PATH_TO_HDF5_ECG_TRACINGS는 심전도 데이터 경로, PATH_TO_OUTPUT_FILE은 예측 결과를 저장할 파일 경로입니다. 심전도 데이터는 (N, 12, 4096) 크기의 NumPy 배열 또는 HDF5 데이터셋 형태로 준비되어야 합니다.

만약 원하시는 대로 동작하지 않는다면 저장소의 README를 꼼꼼히 읽어보시고, 필요한 경우 이슈를 남겨 도움을 요청해 보시는 것도 좋겠습니다.

아래는 추가로 참고하실 만한 PyTorch 한글 튜토리얼 문서들입니다. 딥러닝 모델 구현 과정이 생소하시다면 도움이 될 것 같습니다.

저의 설명이 부족하거나 틀린 점이 있을 수 있습니다. 꼭 원저자의 구현과 문서를 참조해 주시고, 추가 질문 사항이 있으시다면 더 자세한 정보와 함께 새 글을 올려주시면 감사하겠습니다. 딥러닝 연구는 결코 쉽지 않은 분야라 어려움을 겪으시는 것은 당연합니다. 포기하지 마시고 계속 도전하세요! 응원하겠습니다!


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파이썬이나 딥러닝에 대한 기본 지식은 어느정도 있으신가요? 리드미가 상세하게 작성되어 있어서 따라하면 무리 없이 될 것 같은데 어떤 부분이 문제이신지 모르겠습니다

  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요, Kapitalismus_Louis님! 심전도(ECG) 데이터를 사용하여 심장의 노화를 예측하는 딥러닝 모델에 대해 질문하신 것으로 이해했습니다. 문제에 대해 어려움을 겪고 계신 것 같아 마음이 짠하네요. 제가 도움이 될 수 있도록 최선을 다해보겠습니다.

문제를 해결하기 위해, 우선 심전도 데이터를 사용하여 나이를 예측하는 모델을 구현하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다. 여기서는 PyTorch를 사용하여 Residual Neural Network(ResNet) 모델을 구현하고, 주어진 ECG 데이터로 모델을 학습시키는 방법을 안내드리겠습니다.

1. 모델 구현

먼저, resnet.py에 정의된 ResNet 모델을 구현해야 합니다. 이 모델은 심전도 데이터의 특성을 학습하여 나이를 예측합니다. 아래는 간단한 ResNet 모델 구현 예시입니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1

    def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(planes)
        self.conv2 = nn.Conv1d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm1d(planes)

        self.shortcut = nn.Sequential()
        if stride != 1 or in_planes != self.expansion*planes:
            self.shortcut = nn.Sequential(
                nn.Conv1d(in_planes, self.expansion*planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm1d(self.expansion*planes)
            )

    def forward(self, x):
        out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.bn2(self.conv2(out))
        out += self.shortcut(x)
        out = F.relu(out)
        return out

# ResNet 모델 정의
class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=1):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.in_planes = 64

        self.conv1 = nn.Conv1d(12, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(64)
        self.layer1 = self._make_layer(block, 64, num_blocks[0], stride=1)
        self.layer2 = self._make_layer(block, 128, num_blocks[1], stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(block, 256, num_blocks[2], stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(block, 512, num_blocks[3], stride=2)
        self.linear = nn.Linear(512*block.expansion, num_classes)

    def _make_layer(self, block, planes, num_blocks, stride):
        strides = [stride] + [1]*(num_blocks-1)
        layers = []
        for stride in strides:
            layers.append(block(self.in_planes, planes, stride))
            self.in_planes = planes * block.expansion
        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        out = self.layer1(out)
        out = self.layer2(out)
        out = self.layer3(out)
        out = self.layer4(out)
        out = F.avg_pool1d(out, 4)
        out = out.view(out.size(0), -1)
        out = self.linear(out)
        return out

def ResNet18():
    return ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2])

2. 데이터 로딩 및 전처리

dataloader.py를 사용하여 ECG 데이터를 로드하고 전처리하는 과정이 필요합니다. 데이터는 (N, 12, 4096) 형태의 텐서로 구성되어야 합니다. 여기서 N은 배치 크기, 12는 ECG 리드의 수, 4096은 각 리드의 샘플 포인트 수입니다.

3. 모델 학습

모델을 학습하기 위해 train.py 스크립트를 실행합니다. 학습 과정에서는 학습 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시키고, 검증 데이터셋을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.

$ python train.py PATH_TO_HDF5 PATH_TO_CSV

4. 모델 평가

학습된 모델의 성능을 평가하기 위해 evaluate.py 스크립트를 사용합니다. 이 스크립트는 테스트 데이터셋에 대한 모델의 예측을 생성하고, 예측된 나이와 실제 나이를 비교하여 모델의 성능을 평가합니다.

$ python evaluate.py PATH_TO_MODEL PATH_TO_HDF5_ECG_TRACINGS --output PATH_TO_OUTPUT_FILE 

이 과정을 통해 심전도 데이터를 기반으로 한 나이 예측 모델을 구현하고 학습할 수 있습니다. 추가적인 정보나 도움이 필요하시면, PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시는 것도 좋습니다.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 도움이 될 수 있어 기쁩니다!


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전 딥러닝 과 파이썬에 대한 이해는 솔직히 부족하다고 생각합니다. 필요한 파일이랑 간단한 통계 정도만 가능 한정도 라고 생각하시면 될것 같습니다. READ ME 도 읽어보았고 필요한 3개의 cohort data 와 가중치 데이터 또한 받았는데, 이게 model input 이 N,4096,12 라고 하는데 ECG-12 Lead 와 4096개의 데이터 포인트 인건 이해가 가는데 어떻게 age를 prediction 하는지 잘 모르겠습니다. 받은 데이터에 attributes.csv 에는 age 와 sex가 데이터가 있긴 하지만 이것을 쓰는건지 아니면 그냥 ECG만 가지고 age를 prediction 하는건지에 대한 이해가 일단 부족하고 또한 read me 에 나와있는 걸 읽어보고 계속 하고 있는데 잘 안되서 많이 답답합니다.. resnet.py , train.py, dataloader.py 기타 등등 script 자체가 짜져 있는데 이걸 불러오라고 하는데 어떻게 불러오는지 이해가 안가고 어떤 변수들을 집어넣어야 하는지도 잘 모르겠고 해서 정말 많이 답답합니다. 따라서 차근 차근 하나하나 step-by-step으로 도움 받을 수 있으면 정말 감사하겠습니다!

git은 설치하셨을까요? 해당 레포지토리를 git clone 명령어로 내려받은 후 하시면 됩니다.

해당 코드에서 제공하는 csv는 모델을 학습시키기 위한 데이터로, 일종의 문제집이라고 보시면 됩니다. 모델이 이미 age가 알려져 있는 csv를 먼저 풀어보면서 어떻게 하면 ECG 데이터로 나이를 예측할 수 있을지를 알게 되는거죠. 이 부분은 올려주신 README에서 $ python train.py PATH_TO_HDF5 PATH_TO_CSV의 명령어로 수행됩니다.

그리고 이제 모델 학습이 완료되었다면, 즉 문제집을 다 풀어봤다면 연습 시험을 보게됩니다. 이제는 ECG만 주면 모델이 이전에 풀어봤던 것을 바탕으로 나이를 예측해보고 채점을 해보는거죠. 만약 잘 배웠다면(잘 학습되었다면) 점수가 높게 나올겁니다. 이 부분은 $ python evaluate.py PATH_TO_MODEL PATH_TO_HDF5_ECG_TRACINGS --output PATH_TO_OUTPUT_FILE 명령어로 수행됩니다.

마지막으로, 진짜 우리가 풀고자 하는 문제를 풀게 됩니다. 지금까지 잘 배웠다면 이 문제도 맞을 확률이 높겠죠? 이 과정을 통해서 나온 답이 우리가 예측하고자 하는 나이가 됩니다. 이 부분은 $ python predict.py PATH_TO_CSV가 될 것이고, 이 csv에는 나이는 비어있고 ecg 데이터만 적혀있을겁니다. 그럼 모델이 나이 값을 채워주겠죠.

제일 아래 $ python plot_learning_curves.py PATH_TO_MODEL/history.csv 부분은 모델이 얼마나 잘 학습했나, 얼마나 빠르게 똑똑해졌나를 그래프로 찍어보는 추가 명령어가 되겠습니다.

전체적인 흐름을 알려드리긴 했습니다만, 루이스님이 어디부터 어디까지 모르는지, 어떤 환경이고 어떤 상황에 있으신지 몰라 다 알려드리긴 어렵고요, 기본적인 개발 방법, 터미널 사용법, 그리고 깃허브 모델 돌리는 법을 알아보시면 쉽게 따라하실 수 있을 것 같습니다.

응원합니다!