prikaz prve stranice dokumenta Rano otkrivanje zloćudnih novotvorina putem strojnom učenja
Rad nije dostupan
završni rad
Rano otkrivanje zloćudnih novotvorina putem strojnom učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. urn:nbn:hr:168:510565
Bernat, Andrea
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Bernat, A. (2018). Rano otkrivanje zloćudnih novotvorina putem strojnom učenja (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:510565

Bernat, Andrea. "Rano otkrivanje zloćudnih novotvorina putem strojnom učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:510565

Bernat, Andrea. "Rano otkrivanje zloćudnih novotvorina putem strojnom učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:510565

Bernat, A. (2018). 'Rano otkrivanje zloćudnih novotvorina putem strojnom učenja', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:510565

Bernat A. Rano otkrivanje zloćudnih novotvorina putem strojnom učenja [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2018 [pristupljeno 26.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:510565

A. Bernat, "Rano otkrivanje zloćudnih novotvorina putem strojnom učenja", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:510565

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:510565
Podaci o radu
NaslovRano otkrivanje zloćudnih novotvorina putem strojnom učenja
Naslov (engleski)Machine Learning for Cancer Detection
AutorAndrea Bernat
MentorVladimir Čeperić (mentor)
Član povjerenstvaVladimir Čeperić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvan Krešo (član povjerenstva)
Član povjerenstvaPetra Bevandić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2018-07-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad predstavlja primjenu različitih algoritama strojnog učenja u dijagnostici raka dojke. Svi navedeni algoritmi strojnog učenja pokazali su visoke performanse na binarnoj klasifikaciji raka dojke, tj. određivanje da li je benigni tumor ili maligni tumor. Susreli smo se i s pojmom prenaučenosti modela koji se pokazuje kao najčešći problem strojnog učenja. Da bismo izbjegli taj problem treba koristiti tehniku unakrsne provjere kao što je k-spremnika unakrsna provjera. Primjena takve tehnike neće samo pružiti točniju mjeru izvedbe predviđanja modela, nego će također pomoći u određivanju najoptimalnijih hiperparametra algoritama strojnog učenja.
Sažetak (engleski)
This paper presents an application of different machine learning algorithms for the diagnosis of breast cancer.All presented Machine Learning algorithms exhibited high performance on the binary classification of breastcancer,i.e. determining whether benign tumor or malignant tumor. We have also come up with the concept of overfitting of the model that appears to be the most common problem of machine learning. To avoid this problem we should use a cross validation such as a k-fold cross validation.The application of such a technique will not only provide a more accurate measure of model prediction performance,but it will also assist in determining the most optimal hyper-parameters for the Machine Learning algorithms
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:510565
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2019-03-13 19:02:36