Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: http://elib.bsu.by/handle/123456789/198530
Заглавие документа: Машинное обучение в задачах исследования лекарственной устойчивости микроорганизмов методом полногеномного поиска ассоциаций: магистерская диссертация / Алексей Дмитриевич Субач; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра дискретной математики и алгоритмики; науч. рук. Тузиков А. В., Сергеев Р. С.
Авторы: Субач, Алексей Дмитриевич
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ
Дата публикации: 2018
Аннотация: Объект исследования — набор геномных данных микроорганизмов, то есть последовательностей кодов нуклеотидов, получающихся при секвенировании геномов и последующей сборке; сведения о лабораторном тестировании микроорганизмов на лекарственную устойчивость к ряду препаратов. В частности, были исследованы микобактерии M. tuberculosis и сведения о лекарственной устойчивости к противотуберкулезным препаратам. Цель работы — исследование подхода машинного обучения для установления факта лекарственной устойчивости микроорганизмов по известному полному геному, применение методов машинного обучения к реальным геномным данным штаммов M. tuberculosis, оценка и сравнительный анализ результатов. В ходе работы были исследованы такие методы машинного обучения как логистическая регрессия, случайный лес, метод опорных векторов и градиентный бустинг применительно к поставленной задаче, а также техники машинного обучения по работе с несбалансированными данными, проведен сравнительный анализ и оценка результатов.
URI документа: http://elib.bsu.by/handle/123456789/198530
Располагается в коллекциях:1-31 81 09 - "Алгоритмы и системы обработки больших объемов информации"

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
Магистерская диссертация_АСОБОИ_2018_Субач АД - Магистерская диссертация.pdf903,41 kBAdobe PDFОткрыть


Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.