Використання методів глибинного навчання для розв’язання задач класифікації молекулярних даних консолідованого ресурсу онкологічних хворих

Abstract

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.