Avtomatsko načrtovanje in vrednotenje klasifikacijskih cevovodov v bioinformatikiFister, Iztok (Avtor) Zorman, Milan (Mentor) algoritmi po vzorih iz naraveAutoMLdiferencialna evolucijaklasifikacijaoptimizacijaIzhodišča in namen: Velikokrat na bioinformatskih podatkih izvajamo klasifikacijo, tj. razvrščanje elementov, predstavljenih z značilnicami, v enega od vnaprej določenih razredov. Sam postopek klasifikacije je zelo kompleksen, saj sestoji iz preprocesiranja podatkov, izbire klasifikatorske metode in optimizacije hiperparametrov. Zaradi kompleksnosti vse tri omenjene korake združujemo v t. i. klasifikacijske cevovode, katere morajo uporabniki, ki niso specialisti na področju strojnega učenja, načrtovati ročno. Ta postopek je časovno zelo zapleten, v določenih primerih pa se ne uspemo približati optimalni rešitvi. Raziskovalna metodologija: Avtomatski razvoj in vrednotenje klasifikacijskih cevovodov smo donedavno reševali s pomočjo genetskega programiranja (angl. Genetic Programming, krajše GP), kjer posameznike predstavimo z drevesnimi strukturami. V tem magistrskem delu predlagamo novo rešitev za reševanje omenjenega problema s pomočjo stohastičnih populacijskih algoritmov po vzorih iz narave, kjer so posamezniki predstavljeni kot vektorji realnih števil. Rezultati: Rezultati na bioinformatskih podatkovnih množicah dokazujejo, da so stohastični populacijski algoritmi po vzorih iz narave enostavni za uporabo in hkrati učinkoviti za avtomatski razvoj klasifikacijskih cevovodov. Diskusija in zaključek: Ugotavljamo, da predlagana metoda omogoča uporabo poljubnega stohastičnega populacijskega algoritma po vzorih iz narave za avtomatsko načrtovanje klasifikacijskih cevovodov, kjer so posamezniki predstavljeni kot vektorji realnih števil.[I. Fister ml.]20192019-06-20 13:09:41Magistrsko delo/naloga73846sl