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
- 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
- Investigation of microstructure movement under flow by using image processing and deep learning
Akış altındaki mikroyapı deformasyonunun görüntü işleme ve derin öğrenme kullanılarak incelenmesi
SAEED SARBAZZADEH KHOSROSHAHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CAN ERTEN
- Mikrodizi verilerinde kullanılan farklı normalleştirme yöntemlerinin derin öğrenme performanslarına etkisi
The effect of different normalization methods used in microarray data on DEEP learning performances
ASENA AYÇA ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2022
BiyoistatistikMersin ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLHAN TEMEL
PROF. DR. SAİM YOLOĞLU