prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje mikroba uporabom dubokog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Prepoznavanje mikroba uporabom dubokog učenja
2020. urn:nbn:hr:168:085191
Baksa, Mirna
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Baksa, M. (2020). Prepoznavanje mikroba uporabom dubokog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085191

Baksa, Mirna. "Prepoznavanje mikroba uporabom dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085191

Baksa, Mirna. "Prepoznavanje mikroba uporabom dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085191

Baksa, M. (2020). 'Prepoznavanje mikroba uporabom dubokog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 15.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085191

Baksa M. Prepoznavanje mikroba uporabom dubokog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 15.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085191

M. Baksa, "Prepoznavanje mikroba uporabom dubokog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085191

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:085191
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje mikroba uporabom dubokog učenja
Naslov (engleski)Microbe Detection Using Deep Learning
AutorMirna Baksa
MentorMile Šikić (mentor)
Član povjerenstvaMile Šikić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDamir Seršić (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 obrane2020-09-16, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Mikrobi, sveprisutni mikroorganizmi nevidljivi golom oku, utječu na mnogo funkcija u ljudskom tijelu. Mogućnost njihovog prepoznavanja i klasificiranja je važna kod otkrivanja bolesti, prepisivanja lijekova i održavanja zdravog načina života. Cilj ovog rada je razvoj metode za detekciju mikroba koristeći metode dubokog učenja. Razvijena metoda pronalazi odgovarajuće reprezentacije signala očitanih za dani DNA fragment mikroba. Nakon pronalaska reprezentacija signala, odgovarajuća metrika je korištena za razdvajanje različitih vrsta u latentnom prostoru. U konačnici, očitanja su klasificirana koristeći prikladni klasifikacijski model.
Sažetak (engleski)
Microbes, omnipresent microorganisms invisible to the naked eye, impact many functions in the human body. The ability to detect and classify them is essential in order to discover diseases, prescribe medication, and keep a healthy lifestyle. The goal of this thesis is to develop a method for microbe detection based on a deep learning architecture. The architecture is designed to find suitable representations of signals corresponding to sequenced microbe DNA fragments. After finding the signal representations, an appropriate distance metric is used to separate different species in the latent space. In the end, reads are classified using a suitable classifier.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:085191
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 11:43:32