Geri Dön

Deep learning applications on biological data

Biyolojik veriler üzerine derin öğrenme uygulamaları

  1. Tez No: 515736
  2. Yazar: ZEYNEP KURT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEM ÖZEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Biyoloji ve Biyoinformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. İş süreçlerinde insan görüsünü derin öğrenme ile destekleme

    Supporting human vision with deep learning on business process

    ALTUĞ YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CEM TAŞKIN

  2. 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

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZKAN UFUK NALBANTOĞLU

  3. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  4. 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

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CAN ERTEN

  5. 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

    Türkçe

    2022

    BiyoistatistikMersin Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLHAN TEMEL

    PROF. DR. SAİM YOLOĞLU