Analiza molekularnog potpisa tumora uz pomoć strojnog učenja (CROSBI ID 425725)
Ocjenski rad | sveučilišni preddiplomski završni rad
Podaci o odgovornosti
Jukić, Josip
Jakobović, Domagoj
hrvatski
Analiza molekularnog potpisa tumora uz pomoć strojnog učenja
U uvodnim poglavljima izložena je motivacija problema. Kratko su opisani biološki koncepti ˇcije je poznavanje važno u kasnijim fazama. Glavna tema rada je razvoj genericˇkog klasifikatora. Naglasak se stavlja na moguc´nost odred¯ivanja tipova i podtipova tumorskih stanica. U inkrementalnom postupku razvoja koristi se algoritam stroja potpornih vektora (SVM). Prikazan je naˇcin optimizacije parametara SVM-a uz pomo´c genetskog algoritma. Opisana je implementirana paralelizacija posla pri uˇcenju. Izgrad¯eni klasifikator ispitan je na razlicˇitim vrstama skupova podataka. Ukratko su opisane strategije višerazredne klasifikacije. Predstavljen je naˇcin procjene vjerojatnosti pripadnosti uzoraka pojedinim razredima klasifikacije u vidu Plattovog skaliranja. Izloženi su rezultati i uspješnost konaˇcnog modela.
klasifikacija, jezgrene funkcije, genetski algoritam, tumorske stanice
nije evidentirano
engleski
Analysis of molecular signature of tumors with machine learning
nije evidentirano
classification, kernel functions, genetic algorithm, tumor cells
nije evidentirano
Podaci o izdanju
33
01.07.2018.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb