DSpace JSPUI
DSpace зберігає і дозволяє легкий і відкритий доступ до всіх видів цифрового контенту, включаючи текст, зображення, анімовані зображення, MPEG і набори даних
Дізнатися більше
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://eir.kntu.net.ua/jspui/handle/123456789/349| Назва: | Використання методів глибинного навчання для розв’язання задач класифікації молекулярних даних консолідованого ресурсу онкологічних хворих |
| Автори: | Шкарупа, Є. М. |
| Ключові слова: | класифікація методи глибинного навчання |
| Дата публікації: | 2020 |
| Видавництво: | ХНТУ |
| Бібліографічний опис: | Шкарупа, Є. М. Використання методів глибинного навчання для розв’язання задач класифікації молекулярних даних консолідованого ресурсу онкологічних хворих : кваліфікаційна робота на здобуття ступеня вищої освіти «магістр» / Є. М. Шкарупа ; наук керівник проф., д.т.н. Литвиненко В. І.– Херсон : ХНТУ, 2020. |
| Короткий огляд (реферат): | В даній дипломній роботі вібдувається дослідження методів глибинного навчання шляхом класифікації даних онкологічних хворих. В якості набору даних для класифікації використовувались дані пацієнтів дитячої дослідницької лікарні Св. Джуда, хворих на гострий лімфобластний лейкоз (ГЛЛ) у дітей. Класифікація була виконана двома програмними засобами для роботи з глибинним навчанням - програмними пакетами «Keras» та «H2O» на мові програмування «R». Отримані в результаті досліджень дані використовувались для оцінки роботи кожного з програмних пакетів з ціллю надання порівняльної характеристики кожному з пакетів та вибору найбільш зручного і функціонального програмного продукту для роботи з задачами глибинного навчання. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://eir.kntu.net.ua/jspui/handle/123456789/349 |
| Розташовується у зібраннях: | Спеціальність 122 Комп’ютерні науки |
Файли цього матеріалу:
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.