Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10889/5893
Title: Εξόρυξη γνώσης από ιατροβιολογικά δεδομένα
Other Titles: Biomedical data mining
Authors: Καλλά, Μαρία-Παυλίνα
Issue Date: 2013-02-28
Keywords: Βιοπληροφορική
Βιολογικές βάσεις δεδομένων
Εξόρυξη γνώσης
Αλγόριθμοι κατηγοριοποίησης
Keywords (translated): Bioinformatics
Data mining
Classification algorithms
Biological databases
Ensemble methods
Abstract: Πίσω από όλα αυτά τα δεδομένα που υπάρχουν κρύβεται ένας τεράστιος θησαυρός γνώσεων τον οποίο δεν μπορούμε να αντιληφθούμε καθώς η μορφή των πληροφοριών δεν μας το επιτρέπει. Έτσι αναπτύχθηκαν μέθοδοι και τεχνικές που μας βοηθούν να βρούμε την κρυμμένη γνώση και να την αξιοποιήσουμε προς όφελος κυρίως του κοινού και η πιο γνωστή μέθοδος, με την οποία θα ασχοληθούμε και εμείς είναι η Εξόρυξη Γνώσης. Στην εργασία που ακολουθεί θα μιλήσουμε για την χρήση των μεθόδων Εξόρυξης Γνώσης (όπως λέγονται) σε βιοϊατρικά δεδομένα. Στην αρχή θα κάνουμε αναφορά στην Μοριακή Βιολογία και στην Βιοπληροφορική. Ακολούθως θα δουμε την Ανακάλυψη γνώσης από βάσεις δεδομένων. Θα δούμε αναλυτικά την Εξόρυξη γνώσης και πιο πολύ τις μεθόδους κατηγοριοποίησης. Τέλος θα εφαρμόσουμε τους αλγορίθμους σε ιατροβιολογικά δεδομένα και θα δούμε τα συμπεράσματα που προκύπτουν αλλά και μελλοντικές επεκτάσεις.
Abstract (translated): Behind all these data there is hidden a huge treasure of knowledge which we can not understand . Thus developed methods and techniques that help us find the hidden knowledge and to utilize it for the benefit of the public. The most famous method, which we will study, is Data Mining. In the work that follows we will discuss the use of data mining methods (as they are called) in biomedical data. In the beginning, we will report information about Molecular Biology and Bioinformatics. Then. we will see the knowledge discovery in databases. We will see in detail the Data Mining and the classification methods. Finally we implement the algorithms in biomedical data and see the conclusions and future extensions.
Appears in Collections:Τμήμα Μαθηματικών (ΜΔΕ)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ergasia_biomedical_data_mining.pdf4.07 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.