Előrejelzés mesterséges intelligenciával a gyakorlatban

Nagy Ferenc (2023) Előrejelzés mesterséges intelligenciával a gyakorlatban. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Nagy_Ferenc_BCSRZN.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (1MB)
	PDF BA_O_Nagy_Ferenc.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (252kB)
	PDF Bírálat_Nagy_Ferenc.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (1MB)
	PDF Szakdolgozat_bírálat_Nagy_Ferenc_BCSRZN.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (270kB)

Absztrakt (kivonat)

Egyetemi tanulmányaimsorán kezdtem el igazán érdeklődést mutatni a mesterséges intelligencia, azonbelül is a gépi tanulási algoritmusok felé. Néhány kurzusnak, illetvetanáraimnak köszönhetően mélyebb betekintést nyerhettem a témába és tudatosultbennem, hogy számtalan területre van, illetve lehet hatással az MI és képes aminket körülvevő világot jobbá és biztonságosabbá tenni.Diplomamunkám során bizonyos tünetek,valamint mért eredmények alapján próbálom előre jelezni, hogy az adott illető esetébenfennáll-e szívbetegség kockázata.Ehhezkülönböző modelleket fogok alkalmazni, melyek hatékonyságát elemzem ésösszehasonlítom. Többek között részletesen kitérek a logisztikus regressziósmodellre, a döntési fára, az AdaBoost technológiára, a gradiens turbózásra,azon belül is az XGBoost és a LightGBM eljárásokra.Azalábbi kérdésekre szeretnék választ kapni:1.-Milyen tényezőkbefolyásolják leginkább a betegség fennállását?2.-Mely eljárássalvalósulhat meg a legpontosabb predikció?3.-Milyenmértékben befolyásolja a modellek teljesítményét az adathalmaz nagysága?4.-Milyen paraméterektől/tényezőktőlfügg a modellek előrejelzéseinek pontossága?Az általamhasznált adatfájl az ún. „Heart Disease Dataset”, egy viszonylag ismert ésnépszerű adathalmaz a gépi tanulási algoritmusok tanulói és gyakorlói körében.Az adatforrás 1988-ra nyúlik vissza, és négy különböző (köztük egy magyar)orvosi intézet kardiológiai vizsgálatainak eredményét tartalmazza. Az általamhasznált tényleges adatfájl ennek az 1988-as adatnak már egy kissé módosítottés részben előre feldolgozott változata, melyet a Kaggle weboldaláról szereztembe. Elemzésemet a Pythonprogramozási nyelv segítségével fogom elvégezni, valamint fontosnak tartommegjegyezni, hogy az elsődleges célom nem egy orvosi/szakmai szempontból helyeselemzés készítése, hanem az általam megismert algoritmusok képességeinekbemutatása, összehasonlítása.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	21. század, elemzés, gazdaságinformatika, machine learning, mesterséges intelligencia
SWORD Depositor:	Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID):	Archive User
Rekord készítés dátuma:	2024. Jan. 24. 09:29
Utolsó módosítás:	2024. Jan. 24. 09:29

Actions (login required)

Tétel nézet