| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:UGOTAVLJANJE GENSKIH PREDIKTORJEV S POMOČJO INTELIGENTNIH SISTEMOV
Avtorji:ID Rednjak, Nejc (Avtor)
ID Kokol, Peter (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Rednjak_Nejc_2015.pdf (1,75 MB)
MD5: 41F31EEBFCA4DFBE428710BFAC7D2AEB
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FZV - Fakulteta za zdravstvene vede
Opis:Pri strojnem učenju (angl. Machine Learning) gre za pridobivanje znanja na podlagi izkušenj. Ne gre za učenje na pamet, ampak za iskanje pravil v učnih podatkih. Najbolj znane metode strojnega učenja so odločitvena drevesa (DT), metoda podpornih vektorjev (SVM) in nevronske mreže (NN). Metode strojnega učenja so nam v pomoč pri ugotavljanju genskih prediktorjev. Algoritmi strojnega učenja imajo prav tako pomembno vlogo pri diagnosticiranju rakavih obolenj. V magistrskem delu smo opisali najbolj znane metode strojnega učenja in jih preizkusili na podatkovni bazi AP_Colon_Kidney. Uporabili smo podatkovno bazo iz spletne zbirke GEMLeR, ki vsebuje podatke o genski ekspresiji za več kot 2000 vzorcev tumorjev. Raziskali smo tudi, kateri geni so najbolj izraženi v primeru rakavega obolenja debelega črevesa in ledvic.
Ključne besede:strojno učenje, odločitvena drevesa, nevronske mreže, metoda podpornih vektorjev, gen, podatkovna baza.
Kraj izida:Maribor
Založnik:[N. Rednjak]
Leto izida:2015
PID:20.500.12556/DKUM-47809 Novo okno
UDK:575(043.2)
COBISS.SI-ID:2144932 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:KMGLYBXF
Datum objave v DKUM:24.09.2015
Število ogledov:3143
Število prenosov:193
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:FZV
:
REDNJAK, Nejc, 2015, UGOTAVLJANJE GENSKIH PREDIKTORJEV S POMOČJO INTELIGENTNIH  SISTEMOV [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : N. Rednjak. [Dostopano 24 marec 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=47809
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:DETERMINING GENETIC PREDICTORS BY USING INTELLIGENT SYSTEMS
Opis:With machine learning we acquire knowledge based on experience. It is not about learning by memorization but to search the rules in the learning data. The most known representatives of machine learning are decision trees (DT), support vector machines (SVM) and neural networks (NN). Machine learning methods help us to identify genetic predictors. The machine learning algorithms also play an important role in cancer diagnosis. In our master thesis we describe the most known machine learning methods and test them on an AP_Colon_Kidney database. For these master thesis we have used a database from an GEMLeR online collection which contains data on gene expression with more than 2,000 samples of tumors. We have also investigated which genes are the most xpressed in the case of colon and kidney cancer.
Ključne besede:machine learning, decision trees, neural networks, support vector machine, gene, database.


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici