| Title: | UGOTAVLJANJE GENSKIH PREDIKTORJEV S POMOČJO INTELIGENTNIH SISTEMOV |
|---|
| Authors: | ID Rednjak, Nejc (Author)
ID Kokol, Peter (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  MAG_Rednjak_Nejc_2015.pdf (1,75 MB)
MD5: 41F31EEBFCA4DFBE428710BFAC7D2AEB
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | FZV - Faculty of Health Sciences
|
|---|
| Abstract: | 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. |
|---|
| Keywords: | strojno učenje, odločitvena drevesa, nevronske mreže, metoda podpornih vektorjev, gen, podatkovna baza. |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [N. Rednjak] |
|---|
| Year of publishing: | 2015 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-47809 |
|---|
| UDC: | 575(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 2144932 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:KMGLYBXF |
|---|
| Publication date in DKUM: | 24.09.2015 |
|---|
| Views: | 3542 |
|---|
| Downloads: | 212 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | FZV
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
