prikaz prve stranice dokumenta Primjena strojnog učenja u dijagnostici dijabetesa
Pristup korisnicima matične ustanove
završni rad
Primjena strojnog učenja u dijagnostici dijabetesa
2022. urn:nbn:hr:155:652012
Lazo, Mia
Sveučilište u Dubrovniku
Fakultet elektrotehnike i primijenjenog računarstva

Citirajte ovaj rad

Lazo, M. (2022). Primjena strojnog učenja u dijagnostici dijabetesa (Završni rad). Dubrovnik: Sveučilište u Dubrovniku. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:652012

Lazo, Mia. "Primjena strojnog učenja u dijagnostici dijabetesa." Završni rad, Sveučilište u Dubrovniku, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:652012

Lazo, Mia. "Primjena strojnog učenja u dijagnostici dijabetesa." Završni rad, Sveučilište u Dubrovniku, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:652012

Lazo, M. (2022). 'Primjena strojnog učenja u dijagnostici dijabetesa', Završni rad, Sveučilište u Dubrovniku, citirano: 17.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:652012

Lazo M. Primjena strojnog učenja u dijagnostici dijabetesa [Završni rad]. Dubrovnik: Sveučilište u Dubrovniku; 2022 [pristupljeno 17.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:652012

M. Lazo, "Primjena strojnog učenja u dijagnostici dijabetesa", Završni rad, Sveučilište u Dubrovniku, Dubrovnik, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:652012

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:652012
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrimjena strojnog učenja u dijagnostici dijabetesa
AutorMia Lazo
MentorMario Miličević (mentor)
Član povjerenstvaMario Miličević (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaAna Kešelj (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrunoslav Žubrinić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Dubrovniku
(Fakultet elektrotehnike i primijenjenog računarstva)
Dubrovnik
Datum i država obrane2022-07-08, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Obradba informacija
Sažetak
U radu je opisan problem dijagnostike dijabetesa pomoću demografskih i kliničkih podataka. Cilj istraživanja je pokazati kako se korištenjem strojnog učenja odnosno algoritama iz programskog alata Weka može pomoći liječniku kod postavljanja dijagnoze. U uvodnom dijelu prikazana su druga istraživanja i radovi u kojima su primijenjeni različiti pristupi i algoritmi strojnog učenja u cilju dijagnostike dijabetesa. Detaljno je opisan i odabrani skup podataka. Na temelju rezultata prethodnih radova i dodatnih istraživanja odabrane su dvije metode koje su ostvarile najbolje rezultate klasifikacije - Multilayer Perceptron i LMT (Logistic Model Tree). Detaljno su opisana oba algoritma, kao i metrike pomoću kojih se mjere performanse modela. Rezultati su pokazali da odabrani algoritmi imaju visoku točnost dijagnostike dijabetesa te da bi u praksi mogli predstavljati značajnu pomoć liječniku.
Sažetak (engleski)
The paper describes the problem of classification of diabetes using demographic and clinical data. The goal of the research is to show how to use machine learning, i.e. algorithms from the Weka software tool, can help the doctor in making a diagnosis. In the introductory part, other research and papers are presented in which different approaches and algorithms of machine learning are applied to diagnose diabetes. The selected data set is described in detail. Based on the results of previous works and additional research, two methods were chosen that realized the best classification results - Multilayer Perceptron and LMT (Logistic Model Tree). Both algorithms are described in detail as well, as the metrics used to measure the performance of the model. The results showed that the selected algorithms have a high accuracy in the diagnosis of diabetes and that in practice they could represent a significant help to the doctor.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:155:652012
Studijski programNaziv: Primjenjeno / poslovno 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 pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2022-07-15 11:15:52