Mesterséges intelligencia és adatelemzés az idegtudományokban – bibliográfiai adatok adatvizualizációs elemzése
Elmentve itt :
| Szerző: | |
|---|---|
| További közreműködők: | |
| Dokumentumtípus: | Diplomadolgozat |
| Kulcsszavak: | adatbányászat adatbányászati technológia adatelemzés - adatbányászat adatfeldolgozás automatikus szövegelemzés |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/45021 |
MARC
| LEADER | 00000nta a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | dolg45021 | ||
| 005 | 20230421101201.0 | ||
| 008 | 230421suuuu hu om 000 hun d | ||
| 040 | |a BGE Dolgozattár Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a hu | ||
| 100 | 1 | |a Kenesei Dr. Kata | |
| 245 | 1 | 0 | |a Mesterséges intelligencia és adatelemzés az idegtudományokban – bibliográfiai adatok adatvizualizációs elemzése |c Kenesei Dr. Kata |h [elektronikus dokumentum] |
| 520 | 3 | |a A dolgozat fő témája a kutatást támogató informatikai eszközök, azon belül a mesterséges intelligencia, a big data és az adatbányászat használatának feltérképezése a tudományos felfedezésekben. Szakdolgozatom célja, a téma átfogó elemzése, mely során a PubMed publikációs adatbázisában rendelkezésre álló orvosi és neurobiológiai irodalomból gyűjtök adatokat. Az adatgyűjtéshez a PubMed saját adatletöltő lehetőségeit és web-scraping technikát is alkalmazok. Célom vizsgálni a területen megjelenő cikkek publikációs sajátságait. Elemzésem során Tableau szoftver segítségével analizálom a megjelent cikkek időbeli eloszlását, a szerzők publikációs profiljának eloszlását, valamit kitérek olyan kérdésekre, mint például, hogy mikor jelentek meg az első gépi tanuló eljárásokat használó kutatások, vagy, hogy kik azok a szerzők akik a legtöbb ideje publikálnak a területen A gyűjtött publikációs adatokban megjelenő témák eloszlását egy természetes nyelvfeldolgozási modellel, a rejtett Dirichlet allokációval téma-osztályokba sorolom. A témák eloszlását ezután a publikációkban és a szerzők között is feltérképeztem. Elemzésem során vizsgáltam melyek azok a területek, ahol intenzíven használnak ma big data megközelítést és gépi tanuló eljárásokat az idegtudományokban. | |
| 695 | |a adatbányászat | ||
| 695 | |a adatbányászati technológia | ||
| 695 | |a adatelemzés - adatbányászat | ||
| 695 | |a adatfeldolgozás | ||
| 695 | |a automatikus szövegelemzés | ||
| 700 | 1 | |a Dobák Dr. Dóra |e ths | |
| 700 | 1 | |a Forman Norbert |e ths | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/45021/1/Kenesei_Kata_LA7CV7.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/45021/2/BA_O_Kenesei_Kata.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/45021/3/szakdolgozat-biralat-es-javaslat_Dr.%20Kenesei%20Kata.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/45021/4/szakdolgozat-biralat.docx.pdf |z Dokumentum-elérés |