IRChNUT
Електронний архів Національного університету "Чернігівська політехніка"
Веб-застосунок для прогнозування захворювань на основі медичних даних пацієнтів засобами машинного навчання
ISSN 2415-363X
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Показати скорочений опис матеріалу
| dc.contributor.author | Лепіло, О. Є.
|
|
| dc.date.accessioned | 2024-01-16T13:44:41Z | |
| dc.date.available | 2024-01-16T13:44:41Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.uri | http://ir.stu.cn.ua/123456789/29251 | |
| dc.description | Лепіло, О. Є. Веб-застосунок для прогнозування захворювань на основі медичних даних пацієнтів засобами машинного навчання : випускна кваліфікаційна робота : 121 "Інженерія програмного забезпечення" / О. Є. Лепіло ; керівник роботи М. С. Дорош ; НУ "Чернігівська політехніка", Кафедра інформаційних технологій та програмної інженерії. – Чернігів, 2023. – 284 с. | uk_UA |
| dc.description.abstract | Метою розробки є створення прогнозування захворювань різного на основі результатів медичних аналізів та оглядів засобами навчання, а також керувати базою даних через зручний інтерфейс. реєстрацій та авторизації користувачів (пацієнтів), для яких лікарі будуть оглядів\ Для проектування модулів програми використовуються UML- Для фреймворк Django Для тренування моделей бібліотека scikit- learn. Результати розробки бази даних та класів представлені у вигляді Технічні та програмні засоби: Amazon S3, Django | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.publisher | Чернігів : НУ "Чернігівська політехніка" | uk_UA |
| dc.subject | Web | uk_UA |
| dc.subject | UML | uk_UA |
| dc.subject | AI | uk_UA |
| dc.subject | ML | uk_UA |
| dc.subject | Data analysis | uk_UA |
| dc.subject | Predictive modeling | uk_UA |
| dc.title | Веб-застосунок для прогнозування захворювань на основі медичних даних пацієнтів засобами машинного навчання | uk_UA |
| dc.type | Thesis | uk_UA |
| dc.description.abstractalt1 | For the operation of machine learning models, the web application includes functionality for user (patient) registration and authorization, through which doctors will add the results of examinations/tests. UML diagrams, explanatory tables, and layouts are used for designing program modules. The Django framework is employed for development, and the scikit-learn library is used for model training. | uk_UA |
