prikaz prve stranice dokumenta Primjena dubokog učenja u genetici
  Preuzmi
PDF 5.62 MB
diplomski rad
Primjena dubokog učenja u genetici
2024. urn:nbn:hr:190:829160
Županović, Luka
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Zavod za računarstvo
Katedra za programsku podršku

Citirajte ovaj rad

Županović, L. (2024). Primjena dubokog učenja u genetici (Diplomski rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:829160

Županović, Luka. "Primjena dubokog učenja u genetici." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:829160

Županović, Luka. "Primjena dubokog učenja u genetici." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:829160

Županović, L. (2024). 'Primjena dubokog učenja u genetici', Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 17.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:829160

Županović L. Primjena dubokog učenja u genetici [Diplomski rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2024 [pristupljeno 17.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:829160

L. Županović, "Primjena dubokog učenja u genetici", Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:829160

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:829160
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrimjena dubokog učenja u genetici
Naslov (engleski)Applications of deep learning in genetics
AutorLuka Županović
MentorGoran Mauša (mentor)
Član povjerenstvaSandi Ljubić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZoran Čarija (član povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Mauša (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
(Zavod za računarstvo)
(Katedra za programsku podršku)
Rijeka
Datum i država obrane2024-11-25, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Programsko inženjerstvo
Sažetak
Kao jedan od problema u domeni genomike u kojem je strojno učenje često primijenjeno jest klasifikacija bolesti temeljena na podacima genske ekspresije. Ovaj diplomski rad bavi se predviđanjem raka uz pomoć takvih podataka. Na samom početku rada čitatelj je uveden u tematiku te je objašnjena biološka pozadina potrebna za razumijevanje ovog rada. Nadalje, istraženi su i navedeni javno dostupni resursi podataka genske ekspresije. Kao praktični dio ovoga rada razvijena su i optimizirana tri klasifikacijska modela dubokog učenja korištenjem PyTorch knjižnice. Pri kraju rada izvršena je detaljna analiza performansi modela.
Sažetak (engleski)
One of the key challenges in the field of genomics, where machine learning is frequently ap- plied, is disease classification given the gene expression data. This thesis aims to predict the recurrence of breast cancer using such data. The work begins by introducing the reader to the subject, providing the biological background necessary to understand the scope of this study. Furthermore, publicly available gene expression data resources are explored and listed. As the practical component of this thesis, three deep learning classification models were developed and optimized using the PyTorch library. Toward the end of this thesis, a detailed performance analysis of the models is conducted.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:829160
ProjektŠifra: UNIRI-INOVA-3-23-1
Naziv: Primjena umjetne inteligencije u predviđanju genskog izražaja
Naziv: Artificial Intelligence for Gene Expression Prediction
Kratica: ANTIGEN
Voditelj: Goran Mauša
Pravna nadležnost: Hrvatska
Financijer: Sveučilište u Rijeci
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Imenovanje 4.0 međunarodna (CC BY 4.0)
Datum i vrijeme pohrane2024-11-29 13:59:01