| Title: | Strojno učenje za podporo bolj učinkovitega postopka diagnoze bolezni : magistrsko delo |
|---|
| Authors: | ID Kučer, Jure (Author)
ID Kokol, Peter (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  MAG_Kucer_Jure_2020.pdf (2,18 MB)
MD5: 54067100B7DD7E3C1E5D194CC81A3C69
PID: 20.500.12556/dkum/bf0a24ba-dcdf-49e0-b0a3-b4f9ef7ef993
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
|---|
| Abstract: | Razširjenost trenda masovnega hranjenja podatkov na različnih področjih znanosti omogoča vse naprednejšo uporabo metod strojnega učenja za iskanje novega znanja. Magistrsko delo zajema predstavitev osnovnih konceptov in tehnik za obdelavo podatkov, obravnavo manjkajočih vrednosti in končno uporabo pri učenju popularnejših algoritmov strojnega učenja z namenom klasifikacije laboratorijskih meritev pacientov. Primerjani sta uspešnost klasifikacijskih modelov naivni Bayes,
k-najbližjih sosedov, odločitveno drevo, metoda podpornih vektorjev, naključni gozd, nevronska mreža, Adaboost in Adabagg ter vpliv metod podvzorčenja, nadvzorčenja in SMOTE za balansiranje učnih podatkov. Implementiran je tudi grafični vmesnik za vnos meritev, klasifikacijo, pregled rezultatov in pomembnosti lastnosti. |
|---|
| Keywords: | strojno učenje, diagnoza bolezni, klasifikacija, diabetes |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Place of performance: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [J. Kučer] |
|---|
| Year of publishing: | 2020 |
|---|
| Number of pages: | IX, 73 f. |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-78193 |
|---|
| UDC: | 004.85:616-071(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 47997187 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:NA6GDDLG |
|---|
| Publication date in DKUM: | 04.01.2021 |
|---|
| Views: | 1121 |
|---|
| Downloads: | 123 |
|---|
| 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. |
