| Title: | S strojnim učenjem podprto odločanje v medicini : magistrsko delo |
|---|
| Authors: | ID Jurman, Jan (Author)
ID Kokol, Peter (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  MAG_Jurman_Jan_2020.pdf (1,82 MB)
MD5: 12A6C5369C2A0224F5D21C44FD4E2E61
PID: 20.500.12556/dkum/7a73849c-b5f9-47c5-85bf-6aa9c17d36fa
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
|---|
| Abstract: | Rast priljubljenosti strojnega učenja se izraža z njegovo uporabo v različnih domenah. V magistrskem delu je predstavljena uporaba algoritmov strojnega učenja za podporo pri odločanju v medicini. Poudarek je na klasifikaciji prisotnosti srčnih bolezni in določanju podvrst kronične ishemične srčne bolezni. Analizirana je natančnost klasifikatorjev naivni Bayes, logistična regresija, k-najbližjih sosedov, odločitveno drevo, nevronska mreža, bagging, AdaBoost in naključni gozd. Implementirana je tudi aplikacija, ki omogoča diagnosticiranje posameznika in inkrementalno izboljšavo svoje natančnosti s pomočjo dodajanja učnih vzorcev. |
|---|
| Keywords: | strojno učenje, srčna bolezen, klasifikacija, nadzorovano učenje |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Place of performance: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [J. Jurman] |
|---|
| Year of publishing: | 2020 |
|---|
| Number of pages: | XII, 73 str.. |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-76009 |
|---|
| UDC: | 004.85:616(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 27224835 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:OXQLI5RK |
|---|
| Publication date in DKUM: | 03.07.2020 |
|---|
| Views: | 1083 |
|---|
| Downloads: | 130 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
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. |
