Analisi Preliminare del Deficit Mentale da Trisomia 21 mediante Machine Learning

Rakvin, Marijana (2020) Analisi Preliminare del Deficit Mentale da Trisomia 21 mediante Machine Learning. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria informatica [LM-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract

Negli ultimi vent'anni il Machine Learning è diventato uno dei pilastri della tecnologia informatica e con ciò, una parte piuttosto centrale, sebbene di solito nascosta, della nostra vita. Il valore dell’apprendimento automatico è dovuto alla possibilità di imparare continuamente dai dati e avere delle previsioni sul futuro. Con la crescente quantità di dati disponibili, si può pensare che l’analisi dei dati diventerà ancora più pervasiva come ingrediente necessario per il progresso tecnologico. Tuttavia, esistono alcuni settori importanti, come quello del campo medico, in cui questa tecnologia può dare un contributo significativo, ma non ha sviluppato ancora interamente le sue potenzialità. In particolare, un’analisi accurata mediante tecniche di machine learning dei meccanismi alla base di alcune malattie genetiche come quella della sindrome di Down, in cui tutt'oggi non è chiara la correlazione tra causa ed effetto, potrebbe portare alla luce nuove scoperte importanti. Questo elaborato mette in pratica alcune tecniche dell’apprendimento automatico, analizzando quanto più possibile il problema alla base, e si pone come obiettivo quello di trovare un legame tra deficit mentale e sindrome di Down.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Rakvin, Marijana
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Intelligenza artificiale,Machine learning,Sindrome di Down,Random Forest,Disabilità intellettiva
Data di discussione della Tesi
12 Marzo 2020
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