Порівняльний аналіз класифікації ДНК з використанням методу випадкового лісу і згорткових нейронних мереж

dc.contributor.authorТерпіловський, Є.О.
dc.date.accessioned2025-12-26T17:02:55Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractУ статті представлено комплексне порівняльне дослідження двох різних методологій класифікації послідовностей ДНК як у здорових людей, так і у хворих, описано переваги та обмеження їхнього застосування. Перший підхід передбачає використання представлення k-mer. Другий підхід використовує згорткові нейронні мережі.
dc.description.abstractThis article presents a comprehensive comparative study of two distinct methodologies for the classification of DNA sequences as either healthy or unhealthy, focusing on their respective strengths and limitations. The first approach involves the use of k-mer representation. The second approach employs Convolutional Neural Networks.
dc.identifier.citationПорівняльний аналіз класифікації ДНК з використанням методу випадкового лісу і згорткових нейронних мереж / Є.О. Терпіловський // Проблеми керування та інформатики. — 2024. — № 5. — С. 96-103. — Бібліогр.: 12 назв. — укр.
dc.identifier.doi10.34229/1028-0979-2024-5-8
dc.identifier.issn0572-2691
dc.identifier.udc519.7
dc.identifier.urihttps://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211239
dc.language.isouk
dc.publisherІнститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
dc.relation.ispartofПроблеми керування та інформатики
dc.statuspublished earlier
dc.subjectРоботи та системи штучного інтелекту
dc.titleПорівняльний аналіз класифікації ДНК з використанням методу випадкового лісу і згорткових нейронних мереж
dc.title.alternativeComparative analysis of DNA classification using the method of random forests and convolutional neural networks
dc.typeArticle

Файли

Оригінальний контейнер

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
08-Terpilovskyi.pdf
Розмір:
392.43 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Контейнер ліцензії

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
817 B
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: