prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija mikroba uporabom dubokog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Klasifikacija mikroba uporabom dubokog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:983166
Pongračić, Kristijan
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Pongračić, K. (2022). Klasifikacija mikroba uporabom dubokog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:983166

Pongračić, Kristijan. "Klasifikacija mikroba uporabom dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:983166

Pongračić, Kristijan. "Klasifikacija mikroba uporabom dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:983166

Pongračić, K. (2022). 'Klasifikacija mikroba uporabom dubokog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 09.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:983166

Pongračić K. Klasifikacija mikroba uporabom dubokog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 09.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:983166

K. Pongračić, "Klasifikacija mikroba uporabom dubokog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:983166

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:983166
Podaci o radu
NaslovKlasifikacija mikroba uporabom dubokog učenja
Naslov (engleski)Microbe Classification Using Deep Learning
AutorKristijan Pongračić
MentorMile Šikić (mentor)
Član povjerenstvaMile Šikić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvica Botički (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Križanović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-01, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Mikrobi su sveprisutni, golim okom nevidljivi organizmi. Oni utječu i međudjeluju s ljudima na više načina. Stoga je važno moći prepoznati i klasificirati mikrobe kako bi otkrili bolesti, propisali liječenje i zadržali zdrav način života. Cilj ovog rada bio je razviti klasifikator koji bi mogao odrediti kojoj klasi pripada sekvencionirano očitanje nekog mikroba. Arhitektura modela temelji se na modelu transformera. Za poboljšanje performansi koriste se dvije različite metode ekstrakcije značajki i četiri tehnike povečanja podataka. Model je testiran na Zymo mock community skupu podataka.
Sažetak (engleski)
Microbes are omnipresent organisms invisible to the naked eye. They affect and interact with humans in multiple ways. The ability to detect and classify microbes is essential to discover diseases, prescribe medication, and keep a healthy lifestyle. The goal of this thesis was to develop a classifier that could predict the class membership of an individual sequenced read that corresponds to some microbe. Model architecture is based on the transformer model. Two different feature extraction methods and four data augmentation techniques are used to improve performance. The model was tested on Zymo mock community dataset.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:983166
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 15:55:18