Кваліфікаційні випускні роботи здобувачів вищої освіти. Факультет математики і інформатики
Постійне посилання колекціїhttps://ekhnuir.karazin.ua/handle/123456789/14222
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Прогнозування ризику виникнення хвороб серця за допомогою методів штучного інтелекту та машинного навчання(Харків : Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна, 2024-05) Продащук, Микола Вікторович; Prodashchuk, MykolaПроаналізовані підходи у сфері штучного інтелекту та машинного навчання, які застосовуються в області медицини. Розроблена та описана модель прогнозування ризику виникнення хвороб серця (зокрема, ішемічної хвороби серця) з використанням багатомірної логістичної регресії. Обрані інструменти реалізації моделі. Відібрані дані для реалізації та аналізу розробленої моделі, проведена обробка даних. Реалізована модель, а також проведений аналіз ефективності реалізованої моделі.Документ Інтеграція моделей штучного інтелекту в SAS для аналізу даних клінічних випробувань(Харків : Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна, 2024-05) Скляр, Ілля Костянтинович; Skliar, IlliaОскільки галузь клінічних випробувань продовжує розвиватися, зростає інтерес до використання технологій штучного інтелекту (ШІ) та обробки природної мови (NLP) для спрощення програмувальних завдань та підвищення ефективності. Однією з перспективних технологій у цій сфері є ChatGPT, розширена модель мови, яка показала вражаючі результати у різноманітних застосуваннях. У кваліфікаційній роботі я дослідив потенціал інтеграції ChatGPT у робочі процеси програмування SAS для клінічних випробувань. Починаючи з архітектури і принців роботи ChatGPT, я зосередив увагу на інноваційному методі трансформерів моделі ШІ. Далі я запропонував метод інтеграції моделі ШІ в середовище програмування SAS, розглядаючи конкретні задачі, з якими може допомогти ChatGPT, включаючи створення наборів даних ADaM на основі стандартів CDISC, генерацію фігур та таблиць за допомогою мови програмування SAS 9.4, генерацію тестових даних для клінічних випробувань. Нарешті, була оцінена точність та ефективність ChatGPT у аналізі даних, спираючись на приклади з реального світу клінічних досліджень, спираючись на питання, пов'язаних з конфіденційною інформацією та іншими обмеженнями.