Детальная информация

Название: Разработка системы классификации состояний объекта с помощью машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Авторы: Икани Сандель Жюдиаль Саник
Научный руководитель: Пономарев Алексей Геннадьевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: машинное обучение; классификация; алгоритм; модель.; machine learning; classification; algorithm; model.
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.02
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3545
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\19884

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Гипотеза исследования состоит в том, что возможно построение эффективного классификатора данных на основе результатов кластерного анализа, полученных с помощью модели с наилучшей точностью. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: Сведения об системе классификации с помощью машинного обучения. Алгоритмы классификации. Обработка и Анализ данных. Разработка различных моделей машинного обучения. Оценить эффективность модели. Объектом исследования является набор данных, полученный избольницы Висконсина (США), взятый у пациенток с солидными образованиями молочной железы. Используемые методы и инструментарий. Для построения моделей используются несколько наиболее популярных алгоритмов классификации: KNN, Random Forest, Logistic Regression, Artificial Neural Networks. Код польностью написан с использованием языка программирования Python на платформе Google Colab.

The aim of the study is to develop a classification system using machine learning algorithms for the diagnosis of breast cancer. The hypothesis of the study is that it is possible to build an effective data classifier based on the results of cluster analysis obtained using the model with the best accuracy. To achieve this goal, the following tasks are solved:1. Information about the classification system using machine learning. 2. Classification algorithms.3. Data processing and Analysis.4. Development of various machine learning models.5. Evaluate the effectiveness of the model. The object of the study is a data set obtained from a Wisconsin hospital(USA), taken from patients with solid breast formations. Methods and tools usedSeveral of the most popular classification algorithms are used to build models: KNN, Random Forest, Logistic Regression, Artificial Neural Networks. The code is fully written using the Python programming language on the Google Colab platform.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика