Полягушко, Любов ГригорівнаРудик, Володимир Іванович2024-02-232024-02-232023Рудик, 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.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/64908Дипломна 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.144 с.ukбіологічний вікбіомаркеримашинне навчаннянейронні мережіTensorFlowBiological agebiomarkersmachine learningneural networksMaster Thesis