prikaz prve stranice dokumenta Primjena strojnog učenja u određivanju sastava crijevnog mikrobioma specifičnog za osobe s autističnim spektrom poremećaja
No public access
undergraduate thesis
Primjena strojnog učenja u određivanju sastava crijevnog mikrobioma specifičnog za osobe s autističnim spektrom poremećaja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2021. urn:nbn:hr:168:926881
Batagelj, Frane
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Batagelj, F. (2021). Primjena strojnog učenja u određivanju sastava crijevnog mikrobioma specifičnog za osobe s autističnim spektrom poremećaja (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926881

Batagelj, Frane. "Primjena strojnog učenja u određivanju sastava crijevnog mikrobioma specifičnog za osobe s autističnim spektrom poremećaja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926881

Batagelj, Frane. "Primjena strojnog učenja u određivanju sastava crijevnog mikrobioma specifičnog za osobe s autističnim spektrom poremećaja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926881

Batagelj, F. (2021). 'Primjena strojnog učenja u određivanju sastava crijevnog mikrobioma specifičnog za osobe s autističnim spektrom poremećaja', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 28 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926881

Batagelj F. Primjena strojnog učenja u određivanju sastava crijevnog mikrobioma specifičnog za osobe s autističnim spektrom poremećaja [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2021 [cited 2024 December 28] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926881

F. Batagelj, "Primjena strojnog učenja u određivanju sastava crijevnog mikrobioma specifičnog za osobe s autističnim spektrom poremećaja", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2021. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:926881

Metadata
TitlePrimjena strojnog učenja u određivanju sastava crijevnog mikrobioma specifičnog za osobe s autističnim spektrom poremećaja
Title (english)Application of machine learning for detecting gut microbiota composition in persons with autism spectrum disorder
AuthorFrane Batagelj
MentorMirjana Domazet-Lošo (mentor)
Committee memberMirjana Domazet-Lošo (predsjednik povjerenstva)
Committee memberKrešimir Fertalj (član povjerenstva)
Committee memberVedran Mornar (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2021-07-05, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Dijagnoza poremećaja iz spektra autizma kod djece često je popraćena gastrointestinalnim problemima. Korištenjem metagenomskih podataka o mikrobiomu osoba oboljelih od poremećaja iz spektra autizma provedeno je istraživanje temeljeno na strojnom učenju o predikciji poremećaja pomoću mikrobioma. Korišteni podaci sastoje se od dva skupa podataka, od kojih se jedan skup odnosi samo na osobe sa simptomima konstipacije. Koristio sam 5 algoritama strojnog učenja, zajedno s 4 algoritma odabira značajki. Za provjeru rezultata koristio sam unakrsnu validaciju. Dobiveni rezultati ovise o izboru klasifikatora i metodi odabira značajki, ali generalno daju dobra predviđanja. Na temelju odabira značajki odredio sam i bakterijske vrste koje najbolje predviđaju poremećaj iz spektra autizma. U konačnici sam na temelju dobivenih rezultata i značajki izveo zaključke o uspješnosti algoritama te potencijalu za daljnje istraživanje.
Abstract (english)
The diagnosis of autism spectrum disorder in children is often accompanied by gastrointestinal symptoms. Using metagenomic data on the microbiome of individuals with autism spectrum disorders, I conducted research based on machine learning prediction of the disorder using the microbiome. The data used consist of two datasets, one of which relates only to persons with constipation symptoms. I applied 5 machine learning algorithms, along with 4 feature selection algorithms. I used cross-validation methods to test the results. The results obtained depend on the classifier and the feature selection method, but generally give good predictions. I determined specific bacterial species that best predict autism spectrum disorders based on feature selections. Finally, based on obtained results and determined features, I drew conclusions about the success of machine learning algorithms and the potential for future research.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:926881
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-14 20:04:34