Прогнозування результатів лікування раку методами машинного навчання

Киричек М. П. Прогнозування результатів лікування раку методами машинного навчання : кваліфікаційна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Киричек Микола Павлович. – Київ, 2023. – 44 с.

Метою роботи є дослідження методів машинного навчання для прогнозування радіойодрезистентності раку щитоподібної залози та розробка програмного забезпечення.
Об’єктом дослідження є діагностичні алгоритми для прогнозування радіойодрезистентності раку щитоподібної залози на основі методів градієнтного бустингу та нейронних мереж.
У ході виконання роботи розглянуто декілька моделей прогнозування радіойодрезистентності раку щитоподібної залози, розроблено застосунок для програмного представлення задач прогнозування раку, виконано тестування програмного засобу на наборах даних реальних пацієнтів, проведене порівняння швидкодії та точності методів.

Ключові слова : машинне навчання, препроцесинг даних, нейронна мережа, градієнтний бустинг, оптимізація гіперпараметрів, Optuna, MultI-Layer Perceptron, Light Gradient Boosted Machine.