Дослідження методів машинного навчання для бінарної ідентифікації захворювань печінки

Abstract

Магістерська наукова робота на здобуття освітньої кваліфікації «Магістр комп’ютерних наук». – Чорноморський національний університет імені Петра Могили, Миколаїв, 2020. Дана магістерська наукова робота присвячена методів машинного навчання для бінарної ідентифікації захворювань печінки. Метою магістерської наукової роботи є полегшення праці лікарів шляхом створення автоматизованих систем діагностування захворювань печінки. Об’єктом дослідження є сфера машинного навчання для задач медичної діагностики. Предметом дослідження є методи машинного навчання для бінарної ідентифікації захворювань печінки. Фахова частина магістерської наукової роботи складається з наступних розділів: дослідження предметної області; опис технологій; аналіз методів машинного навчання; створення програмного застосунку. Задачі, які були виконані в процесі роботи:  вивчення теоретичної бази та аналіз попередніх досліджень на пов’язані теми;  вивчення і вибір доступних бібліотек машинного навчання і теорії для їх використання;  тестування різних алгоритмів машинного навчання для бінарної класифікації;  створення програмного додатку для практичного використання найбільш підходящого алгоритму. У методичній частині розроблено практичну роботу на тему «Ознайомлення з алгоритмами класифікації з бібліотеки для машинного навчання Scikit-learn». У спеціальній частині магістерської наукової роботи з «Охорони праці та безпеки життєдіяльності» описано стан робочого приміщення і робочих місць у ТОВ «ГлобалЛоджик Україна». В розділі виконано розрахунок загального рівномірного освітлення виробничого приміщення люмінесцентними лампами методом коефіцієнта використання світлового потоку.Також приведений інструктаж з техніки безпеки при виникненні пожежі на підприємстві згідно чинних нормативно-правових актів з техніки безпеки та цивільного захисту.