Deep learning applications on biological data
Biyolojik veriler üzerine derin öğrenme uygulamaları
- Tez No: 515736
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEM ÖZEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Biyoloji ve Biyoinformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Biyolojik bilimlerde ve tıpta datalar hızlıca birikiyor. Makine öğrenmesi algoritmaları özellikle de derin öğrenme metotları biyolojik sistemleri daha iyi anlamamızı sağlayacak yüksek karmaşıklığa sahip desenleri çıkarmada bize yardım edecek data analiz araçları olmaya başladı. Bu yüksek lisans tezinin amacı genel Derin Öğrenme yaklaşımları üzerine bir çalışma anlayışı geliştirmek ve bu yaklaşımları çeşitli biyolojik ve tıbbi data setlerine uygulamak. Daha spesifik olarak, bu çalışmada biz Tekrarlayan Yapay Sinir Ağları (RNN) ve bunların DNA ve protein sekansları üzerine geliştirilmiş versiyonlarını kullanmayı amaçladık.
Özet (Çeviri)
Biological sciences and medicine have been rapidly becoming data-intensive disciplines. Machine learning algorithms, in particular deep learning methods are becoming essential tools of data analysis to facilitate our understanding of complex biological systems by extracting highly non-trivial patterns in data. The focus of this master thesis is to develop a working understanding of general deep learning approach, and apply these approaches on a variety of biological and medical data classes. More specifically, we aim to utilize Recurrent Neural Networks (RNNs) and their more advanced variants on sequential data such as DNA and protein sequences.
Benzer Tezler
- İş süreçlerinde insan görüsünü derin öğrenme ile destekleme
Supporting human vision with deep learning on business process
ALTUĞ YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CEM TAŞKIN
- Metagenom verisinden kronik hastalıklara ait kararlı biyobelirteçlerin tespitine yönelik algoritmaların geliştirilmesi
Development of algorithms for the detection of robust biomarkers on chronic diseases from metagenome data
UMAY GÜLFEM ELGÜN ÇİFTCİOGLU
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU
- Yapay zeka tabanli fetal baş çevresi̇ ölçümü ve fantom üzeri̇nde uygulamalar
Artificial intelligence based fetal head circumference measurement and applications on phantom
ÖZGE PEKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİYE KORKMAZ
DOÇ. DR. BAKİ KARABÖCE
- Mikroskobik hücre görüntülerinin derin öğrenme yöntemleri ile bölütlenmesi
Segmentation of microscopic cell images using deep learning methods
MURAT TOPTAŞ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DAVUT HANBAY
- An automated convolutional neural network model for the detection of brain tumours using MRI images
Başlık çevirisi yok
RAWAA ABAID MAHAL MAHAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN