Методи машинного навчання та інформаційні технології для оцінювання біологічного віку людини

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПолягушко, Любов Григорівна
dc.contributor.authorРудик, Володимир Іванович
dc.date.accessioned2024-02-23T08:31:25Z
dc.date.available2024-02-23T08:31:25Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота розглядає методи машинного навчання та інформаційні технології для оцінки біологічного віку. У ній детально описані актуальність та проблематика предметної області, аналіз існуючих рішень, обґрунтування обраних для розробки технологій та послідовна розробка програмного забезпечення згідно з поставленим завданням. Окремо описано процес аналізу та обробки обраного набору даних та отримані результати. Одним з пунктів аналізу даних виділено вибір набору біомаркерів, на підставі яких буде визначатися біологічний вік. Детально розглянуто розроблені нейронні мережі, які натреновано визначати біологічний вік чоловіків та жінок. Також їх було протестовано, а результати занесено у таблиці та зображено на графіках. Розроблений програмний застосунок має окремий модуль серверного додатку, який реалізує логіку визначення біологічного віку та працює з розробленими нейронними мережами, а також модуль користувацького інтерфейсу, який складається з однієї сторінки на які розміщено набір полів (відповідно до обраних біомаркерів) та кнопок. Після введення значень усіх біомаркерів у поля кнопка «Розрахувати» стає активною, а після натискання на неї знизу буде виведено обчислений біологічний вік. Розроблений програмний застосунок призначений для використання медиками, науковцями та дослідниками, що вивчають тему біологічного віку людини, а також звичайними людьми, яким цікаво дізнатися свій біологічний вік.
dc.description.abstractotherThe thesis explores machine learning methods and information technologies for assessing biological age. It provides a detailed description of the relevance and issues within the subject area, an analysis of existing solutions, justification for the chosen technologies for development, and the systematic development of software according to the set tasks. The process of analysing and processing the selected dataset and the obtained results are separately described. One of the data analysis points highlights the selection of a set of biomarkers based on which the biological age will be determined. The developed neural networks, trained to determine the biological age of both men and women, are thoroughly examined. They were also tested, and the results are documented in tables and depicted in graphs. The developed software application consists of a separate module for the server application, implementing the logic for determining biological age and working with the developed neural networks. It also includes a user interface module, comprising a single page with fields corresponding to the selected biomarkers and buttons. After entering values for all biomarkers, the "Calculate" button becomes active, and upon pressing it, the calculated biological age will be displayed at the bottom. The developed software application is intended for use by healthcare professionals, researchers, and scientists studying the topic of human biological age, as well as by the general public interested in discovering their biological age.
dc.format.extent144 с.
dc.identifier.citationРудик, В. І. Методи машинного навчання та інформаційні технології для оцінювання біологічного віку людини : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Рудик Володимир Іванович. – Київ, 2023. – 144 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64908
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectбіологічний вік
dc.subjectбіомаркери
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectTensorFlow
dc.subjectBiological age
dc.subjectbiomarkers
dc.subjectmachine learning
dc.subjectneural networks
dc.titleМетоди машинного навчання та інформаційні технології для оцінювання біологічного віку людини
dc.typeMaster Thesis

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ЦТЕ)
Магістерські роботи