1.
Strojno učenje za podporo bolj učinkovitega postopka diagnoze bolezni : magistrsko deloJure Kučer, 2020, magistrsko delo
Opis: Razširjenost trenda masovnega hranjenja podatkov na različnih področjih znanosti omogoča vse naprednejšo uporabo metod strojnega učenja za iskanje novega znanja. Magistrsko delo zajema predstavitev osnovnih konceptov in tehnik za obdelavo podatkov, obravnavo manjkajočih vrednosti in končno uporabo pri učenju popularnejših algoritmov strojnega učenja z namenom klasifikacije laboratorijskih meritev pacientov. Primerjani sta uspešnost klasifikacijskih modelov naivni Bayes,
k-najbližjih sosedov, odločitveno drevo, metoda podpornih vektorjev, naključni gozd, nevronska mreža, Adaboost in Adabagg ter vpliv metod podvzorčenja, nadvzorčenja in SMOTE za balansiranje učnih podatkov. Implementiran je tudi grafični vmesnik za vnos meritev, klasifikacijo, pregled rezultatov in pomembnosti lastnosti.
Ključne besede: strojno učenje, diagnoza bolezni, klasifikacija, diabetes
Objavljeno v DKUM: 04.01.2021; Ogledov: 910; Prenosov: 111
Celotno besedilo (2,18 MB)
