Спосіб машинного навчання для прогнозування серцево-судинних захворювань

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorВолокита, Артем Миколайович
dc.contributor.authorГерега, Богдан Дмитрович
dc.date.accessioned2023-05-29T10:06:10Z
dc.date.available2023-05-29T10:06:10Z
dc.date.issued2023-05
dc.description.abstractУ магістерській роботі розглядаються методи машинного та глибокого навчання для прогнозування серцево-судинних захворювань на основі даних про пацієнтів. Як практична сторона розроблено гібридну модель, яка складається зі стекової моделі на основі машинного навчання та двох моделей глибокого навчання. Запропоновано модифікований алгоритм косяка риб для визначення ваг моделей у кінцевій ансамблевій моделі для підвищення точності прогнозування. Порівняння ефективності розробленої моделі з аналогами показало, що гібридна модель з використанням алгоритму FSS перевершила базові моделі за точністю, повнотою та оцінкою-F1. Крім того, було досліджено вплив популяції на продуктивність моделі.uk
dc.description.abstractotherThis master's thesis examines machine learning and deep learning methods for predicting cardiovascular disease based on patient data. On the practical side, a hybrid model consisting of a stacked model based on machine learning and two deep learning models was developed. A modified school of fish algorithm is proposed to determine the weights of the models in the final ensemble model to improve the prediction accuracy. Comparison of the performance of the developed model with analogs showed that the hybrid model using the FSS algorithm outperformed the baseline models in terms of accuracy, completeness, and F1 score. In addition, the influence of the population on the model performance was investigated.uk
dc.format.extent137 c.uk
dc.identifier.citationГерега, Б. Д. Спосіб машинного навчання для прогнозування серцево-судинних захворювань : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Герега Богдан Дмитрович. – Київ, 2023. – 137 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/56261
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectмодельuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectгіперпараметриuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectкласифікаторuk
dc.subjectзадача класифікаціїuk
dc.subjectсерцево-судинні захворюванняuk
dc.subject.udc004.4uk
dc.titleСпосіб машинного навчання для прогнозування серцево-судинних захворюваньuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Hereha_magistr.pdf
Розмір:
6.18 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ОТ)
Магістерські роботи