Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67028
Title: | Исследование методов и реализация алгоритмов выявления скрытых закономерностей параметров при определении типа сахарного диабета на основе машинного обучения |
Authors: | Игнатишина, Фаина Александровна |
metadata.dc.contributor.advisor: | Гергет, Ольга Михайловна |
Keywords: | нейронная сеть; сахарный диабет; когнитивные нарушения; статистика; выявление закономерностей; neural network; diabetes mellitus; cognitive impairment; statistics; identifying patterns |
Issue Date: | 2021 |
Citation: | Игнатишина Ф. А. Исследование методов и реализация алгоритмов выявления скрытых закономерностей параметров при определении типа сахарного диабета на основе машинного обучения : бакалаврская работа / Ф. А. Игнатишина ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. О. М. Гергет. — Томск, 2021. |
Abstract: | Работа направлена на выявление скрытых закономерностей параметров при определении типа сахарного диабета на основе статистических методов. Полученные результаты будут положены в основу определения характеристических признаков (фичи) искусственных нейронных сетей. Планируется проведение сравнительного анализа результатов классификации, полученных на основе алгоритмов машинного обучения. The work is aimed at identifying hidden patterns of parameters in determining the type of diabetes mellitus based on statistical methods. The obtained results will be used as a basis for determining the characteristics (features) of artificial neural networks. It is planned to conduct a comparative analysis of the classification results obtained on the basis of machine learning algorithms. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67028 |
Appears in Collections: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TPU1165248.pdf | 2,47 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.