| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:META-UČENJE Z UPORABO REZULTATOV ANALIZE OBOGATENOSTI SKUPIN GENOV
Avtorji:ID Šnajder, Dario (Avtor)
ID Zorman, Milan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf VS_Snajder_Dario_2009.pdf (11,63 MB)
MD5: 0C649024AEFD0ED7691F37DA62B1C38E
PID: 20.500.12556/dkum/b2060808-94f9-49e4-b9d7-35ae4a172391
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V diplomskem delu smo proučili in pokazali možnost uporabe postopkov meta učenja za proučevanje delovanja algoritma GSEA. Napisali smo aplikacijo, v kateri smo uvedli večnitno izvajanje in implementirali upravitelja opravil. Ta nam omogoča spremljanje poteka izvajanja, s tem pa obveščanje uporabnika o stanju v aplikaciji. V začetku diplomske naloge smo opisali formate datotek, katere uporabljamo, nato smo opisali strojno učenje in njegovo podpoglavje meta-učenje. Nadaljevali smo s postopki izvajanja GSEA analize in gradnjo odločitvenih dreves. Diplomsko nalogo smo zaključili s sklepom, v katerem smo navedli možnosti za nadaljnje raziskovanje.
Ključne besede:strojno učenje, meta-učenje, bioinformatika, odločitvena drevesa
Kraj izida:Maribor
Založnik:[D. Šnajder]
Leto izida:2009
PID:20.500.12556/DKUM-11628 Novo okno
UDK:004.89(043.2)
COBISS.SI-ID:13678358 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:G9KCW0H4
Datum objave v DKUM:10.09.2009
Število ogledov:3251
Število prenosov:207
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(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:USING GENE SET ENRICHMENT ANALYSIS RESULTS FOR META-LEARNING
Opis:In diploma work we demonstrate a way to use meta learning concepts to study results of GSEA algorithm that is widely used in bioinformatics. We developed an application where we introduced multitasking and implemented task manager. This enables monitoring progress, thereby informing the user of the state of application. At the beginning of the diploma work we examined the use of file formats. In the following sections we describe machine learning and meta learning concepts. We continue with the GSEA analysis and building of decision trees. Diploma work concludes with the final section in which we have indicated the potential for further exploration.
Ključne besede:machine learning, meta learning, bioinformatics, decision trees


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