최근 로봇공학의 발전으로 많은 생명과학 실험이 자동화돼 엄청난 양의 데이터를 만들어내고 있다. 약 20년 전에는 한 명의 과학자가 평생 동안 모아야 했을 데이터가 오늘날에는 하루면 쌓인다. 이로 인해 생명과학과 데이터 과학(data science)의 경계가 빠르게 사라지고 있으며, 데이터의 홍수 속에서 빠르게 데이터를 분석하는 능력은 생명과학자의 필수 자질이 되고 있다. 이제 엑셀(Excel)로 실험 데이터를 처리하고 그래프를 그리는 시대는 지났다. 현대의 생명과학자에게는 거대한 실험 데이터 속에 숨겨진 패턴을 찾아내고 새로운 지식을 얻어 과학적 결론을 도출하는 능력이 가장 필요하다.
지난 몇 년간 딥러닝(deep learning)은 데이터의 패턴과 의미를 찾아내는 강력한 도구로 활용돼 왔으며, 주로 이미지 분석, 외국어 번역, 음성 인식과 같은 빅데이터 분석에서 놀라운 성능을 보여줬다. 이 책에서는 딥러닝을 생명과학 분야에 적용하는 방법으로 유전체학, 신약 개발, 질병 진단 등의 다양한 분야에 사용하는 과정을 소개한다. 또한 실무에 바로 사용할 수 있는 예제 코드를 제공해 독자들의 시간을 아껴줄 것이다.
