Волокита, Артем МиколайовичГерега, Богдан Дмитрович2023-05-292023-05-292023-05Герега, Б. Д. Спосіб машинного навчання для прогнозування серцево-судинних захворювань : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Герега Богдан Дмитрович. – Київ, 2023. – 137 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/56261У 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.137 c.ukмашинне навчанняглибоке навчаннямодельпрогнозуваннягіперпараметринейронна мережакласифікаторзадача класифікаціїсерцево-судинні захворюванняMaster Thesis004.4