Využití strojového učení pro predikci Parkinsonovy nemoci - Pinterová, Lucie; Kliegr, Tomáš; Berka, Petr, 1959-; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2023)
Bakalářská práce se zabývá využitím strojového učení pro predikci Parkinsonovy nemoci, konkrétně využitím biomarkerů řeči. V rámci teoretické části práce je stručně představena Parkinsonova nemoc a její vliv na řeč v raných stádiích onemocnění. Následně jsou představeny klasifikační modely rozhodovací strom a random forest, spolu s evaluačními metrikami a metodologií práce. V rámci praktické části je nejprve vybrán vhodný dataset, který je následně prozkoumán a přizpůsoben. Poté je nutné vybrat vhodný algoritmus pro predikci, kterým je v tomto případě zvolen random forest, a aplikovat jej na připravený dataset. Nevyváženost datasetu je vyřešena s pomocí 10-násobné křížové validace. Dále je provedena optimalizace hyperparametrů. Nakonec je vytvořen a vyhodnocen výsledný model. Praktická část je doplněna korelační analýzou, která popisuje vztahy mezi atributy upraveného datasetu a analýzou důležitosti jednotlivých prediktorů ve výsledném modelu. Práce demonstruje možnost využití algoritmu random forest pro predikci Parkinsonovy nemoci na reálných datech a poskytuje skript v jazyce R pro replikaci postupu a výsledků.
Vedoucí práce: Tomáš Kliegr
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2023
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2023
Způsob přístupu: Internet
Keywords: informační média a služby [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses