Naslov
Predviđanje mikrobioma tla metodama strojnog učenja
(Machine learning methods for soil microbiome prediction)

Autori
Šandrk, Marko

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
23.02

Godina
2022

Stranica
51

Mentor
Domazet-Lošo, Mirjana

Ključne riječi
duboko učenje ; nepotpuni autoenkoder ; regularizirani autoenkoder ; OTU ; OTU tablica
(deep learning ; undercomplete autoencoder ; regularized autoencoder ; OTU ; OTU table)

Sažetak
Razvojem novih metoda visokopropusnog sekvenciranja dolazi se do sve većih količina genomskih i metagenomskih podataka. Za analizu tih podataka sve se češće koriste i algoritmi strojnog i dubokog učenja. Mikrobiom, zajednica mikroorganizama koja obitava u nekoj okolini jest ključni stup života na Zemlji te bolje razumijevanje ovih zajednica može imati pozitivne učinke od ljudskog zdravlja do ekonomije. U sklopu rada razvijen je niz modeli dubokog učenja bazirani na nepotpunom te regulariziranom autoenkoderu za predviđanje mikrobioma tla na temelju različitih značajki okoliša kao što su temperatura, oborine, prisutna kultura i slično. Posebno se dobrim pokazala uporaba regulariziranih autoenkodera koji su postigli čak i nešto bolje rezultate od modela razvijenih u studiji (García-Jiménez et al., 2020).

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo

POVEZANOST RADA