title: Diagnosis of diabetes based on neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Козубова Ксения Вячеславовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kozubova Ksenia Vaceslavovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Акмырадов Шазада
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Akmyradov Sazada
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гончарова Анастасия Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Goncarova Anastasia Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:52:03Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:52:03Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 112441
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/47174
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается применение нейронных сетей для диагностики сахарного диабета. Основное внимание уделяется сравнительному анализу трёх популярных алгоритмов: LightGBM, CatBoost и XGBoost. Описаны их особенности, преимущества и недостатки при работе с медицинскими данными. Приводится методология исследования, результаты экспериментов и обсуждение полученных данных, что позволяет сделать выводы о наиболее эффективном подходе к диагностике сахарного диабета с использованием нейронных сетей.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This study explores the application of neural networks for diabetes diagnosis. The focus is on a comparative analysis of three popular algorithms: LightGBM, CatBoost, and XGBoost. The unique features, advantages, and disadvantages of these algorithms in handling medical data are discussed. The research methodology, experimental results, and data discussion are presented, leading to conclusions about the most effective approach for diabetes diagnosis using neural networks.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Диагностика сахарного диабета
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LightGBM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CatBoost
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: XGBoost
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Медицинские данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Сравнительный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Методология исследования
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Экспериментальные результаты
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Diabetes diagnosis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LightGBM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CatBoost
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: XGBoost
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Medical data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Comparative analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Research methodology
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Experimental results
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Diagnosis of diabetes based on neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Диагностика сахарного диабета на основе нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Akmyradov_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47174/2/Akmyradov_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,04 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditelaAkmyradov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47174/3/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditelaAkmyradov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 388,39 kB
resources.filename: reviewSV_st112441_Akmyradov_Sazada_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47174/4/reviewSV_st112441_Akmyradov_Sazada_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,61 kB