Transfer learning for sequence labeling tasks in microbiome data analysis

Bibliográfiai részletek
Szerző:	Réti Márton András
További közreműködők:	Ligeti Balázs (Témavezető)
Dokumentumtípus:	Diplomamunka
Megjelent:	2024-01-31
Online Access:	https://diplomamunka.ppke.hu/20036

Hasonló tételek

Investigation of viral communities in human microbiome using whole genome shotgun sequencing data
Szerző: Hőnich Ágnes Kata
Megjelent: (2019)

Analysis of Next Generation Sequencing (NGS) Data
Szerző: Krizsán Dániel
Megjelent: (2023)

Generating synthetic data for deep learning tasks in medical imaging
Szerző: Mészáros Nóra Judit
Megjelent: (2021)

Quest for biomarkers in microbiome data
Szerző: Kalcsevszki Regina
Megjelent: (2015)

Machine learning based time-series classification of single-cell label-free optical biosensor data
Szerző: Sztilkovics Milán Ferenc
Megjelent: (2014)

Rebooting US-EU Data Transfers in the Pipeline The Resurrection of the Acclaimed Privacy Shield /
Szerző: Sabjanics István
Megjelent: (2022)

Data Analysis and Machine Learning for Speech-Music Playlist generation
Szerző: Khorani Maikey Zaki Bia
Megjelent: (2015)

Meta and few-shot learning for microbiome based predictive disease classification
Szerző: Molnár Zsófia
Megjelent: (2023)

Functional genomic analysis of single cell RNA sequencing data from drug perturbed cancer cell lines
Szerző: Lehoczky Mercédesz
Megjelent: (2021)

Analysis of rules reating to the transfer of seat in cross-border relations
Szerző: Harangi László
Megjelent: (2014)

Integration of single-cell RNA-sequencing data to study gene expression differences in glioblastomas
Szerző: Albeck Gyula
Megjelent: (2025)

Investigation of the application of transformer models in microbiome analyses
Szerző: Filyó Bendegúz
Megjelent: (2024)

CNN algorithm for image processing tasks
Szerző: Guetit Imane
Megjelent: (2016)

Dynamic task distribution on heterogeneous computers
Szerző: Siklósi Bálint
Megjelent: (2012)

Analysis of EEG signals with deep-learning algorithms
Szerző: Miski Marcell
Megjelent: (2016)

Machine Learning Models for Mixed Speech Music Audio Data
Szerző: Bálint Hunor Ferenc
Megjelent: (2024)

Test-time domain transfer for connectomics segmentation
Szerző: Joshi Smriti
Megjelent: (2021)

Data processing of measurements collected in IoT systems with machine learning
Szerző: Özdemir Övgü
Megjelent: (2016)

Detection of motor activities from electrophysiological data with machine learning
Szerző: Szász Dorottya
Megjelent: (2019)

Novel features in object detection for image segmentation tasks
Szerző: Manno -Kovács Andrea
Megjelent: (2013)

Analysis of deep learning techniques for ROP fundus classification
Szerző: Banno Husam Francis Kiryaqos
Megjelent: (2014)

Logo detection and verification with machine learning for document analysis
Szerző: Cajas Ordonez Sebastian Andres
Megjelent: (2022)

Automatized Cell Counting in Fluorescently Labeled Large Animal Brain Tissue
Szerző: Varga Benedek
Megjelent: (2025)

Deep Learning based methods fo data classification in sensor networks
Szerző: Bagdi Richárd Mózes
Megjelent: (2014)

Incremental learning on multi-modal data for risk detection of fragile people
Szerző: Gebreslassie Abel Kahsay
Megjelent: (2022)

The role of intramolecular vibrations in photosynthetic exciton energy transfer
Szerző: Juhász Imre Benedek
Megjelent: (2018)

Audiovisual Humor Transfer in the Production of Shrek's Hungarian Adaptation
Szerző: Sebestyén Lili
Megjelent: (2022)

Developing Learning Algorithms for Simultaneous Analysis of EMG and EEG Data with Groundtruth Provided by RealSense Cameras for 3D Movable Arm-Hand Models
Szerző: Budai Zsófia Sára
Megjelent: (2024)

Off-label kezelések jogi szabályozása különös tekintettel az onkológiai gyakorlatra
Szerző: Kvassai Andrea
Megjelent: (2016)

Data-driven analysis of biophysical models of cortical fast-spiking interneurons
Szerző: Szabó Boglárka
Megjelent: (2025)

Development of machine learning tools for the reconstruction of muscle movements from electrophysiological data
Szerző: Eftimiu Nikomidisz Jorgosz
Megjelent: (2022)

Medical Image Analysis by Deep-learning Deep Mosaicking of Fetoscopic Videos
Szerző: Seyd Seyedeh Zahra
Megjelent: (2014)

Algorithms for anomaly detection in video sequences through discriminative models
Szerző: Tomé Alonso Adrián
Megjelent: (2016)

Electrophysiological data analysis of awake, freely moving animals during infrared neuromodulation
Szerző: Pavlikovics Rebeka
Megjelent: (2024)

Newborn baby monitoring with non-contact methods and deep learning analysis, prediction
Szerző: Fehér Flóra
Megjelent: (2024)

Analysis of National Park Visitations concerning Weather Data on SAP Analytics Cluod
Szerző: Sipos Orsolya Hanna
Megjelent: (2025)

Charged sequence motifs increase the propensity towards liquid–liquid phase separation
Szerző: Szabó András László, et al.
Megjelent: (2022)

Automated Vegetation Cataloguing in Temporally Variant Geo-positioned Video Sequences
Szerző: Baykara Irfan
Megjelent: (2024)

Development of a semi-automated annotation tool incorporating a framework for segmentation tasks
Szerző: Tabajdi Csanád
Megjelent: (2025)

Analysis of combined electrophysiological and video signals using conventional and deep learning based methods
Szerző: Jász Anna
Megjelent: (2014)