Прогнозування результатів лікування раку методами машинного навчання

Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Киричек Микола Павлович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Киричек, М. П. (2023). Прогнозування результатів лікування раку методами машинного навчання [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5673
[ДСТУ] Киричек М. П. Прогнозування результатів лікування раку методами машинного навчання : кваліфікаційна робота бакалавра : 11 Математика та статистика. Київ, 2023. 44 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5673 (дата звернення: 25.07.2026).
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.
Галузі знань та спеціальності :
11 Математика та статистика
113 Прикладна математика
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Завантажити
Формат :

Adobe PDF

Розмір :

3.01 MB

Контрольна сума :

(MD5):eae3f2a3d2a2a05c42b3b3b99271953a

Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International