Metodologijo za razlago odločitev klasifikatorjev smo prilagodili za učinkovito delovanje s klasifikacijsko metodo PRBF (Probabilistic Radial Base Function network), ki je učinkovita, vendar netransparentna. Delovanje metode smo demonstrirali na več umetnih in realni medicinski domeni.
COBISS.SI-ID: 9365588
Članek opisuje uporabo ekspertovega znanja v praksi in učinkovitost argumentiranega strojnega učenja (ABML) v procesu elicitacije znanja. ABML usmerja eksperta k razlagi posebnih primerov, ki jih z metodami strojnega učenja ne moremo avtomatsko obravnavati. Tak način zelo učinkovito zmanjšuje obremenitev eksperta, njegovo znanje pa algoritem združuje s samodejno naučenim znanjem. Razvijamo sistem za podporo odločanju, ki je nevrologom v pomoč pri razlikovanju med tremi vrstami tremorjev: parkinsonskim, esencialnim in mešanim tremorjem (komorbidnost). Sistem naj bi nevrologom nudil drugo mnenje pri postavljanju diagnoze, predvsem za zmanjšanje števila bolnikov v t.i. "sivem območju", ki zahtevajo zelo drage dodatne preiskave
COBISS.SI-ID: 30199257
Primerjali smo sposobnost metod CLIP in iCLIP za določanje mest na RNA, ki so v interakciji z opazovanim proteinom. Primerjavo smo izvedli na podlagi podatkov iz šestih objavljenih študij in dveh novih eksperimentov, ter pokazali vpliv posamezne metode na zmožnost določanja mest interakcij. Preko 80% začetkov odčitkov iCLIP sovpada z mestom interakcije protein-RNA, medtem ko le 10% odčitkov CLIP vsebuje delecijo, s katero se lahko določi mesto interakcije. Metoda iCLIP se je tako izkazala za bistveno bolj natančno, tako v določanju mesta interakcije kakor tudi v številu odkritih mest interakcije, kar pomembno vpliva na nadaljnje analize mest interakcij in interpretacije celičnih mehanizmov opazovanega proteina.
COBISS.SI-ID: 9319764
V članku poročamo o Nimfi, ki je odprtokonda knjižnica v programskem jeziku Python in vsebuje različne algoritme za nenegativni matrični razcep. Knjižnica podpira vrsto znanih algoritmov, postopkov za inicializacijo faktoriziranih matrik in postopkov za ocenjevanje uspešnosti razcepa. Knjižnica podpira delo tako s polnimi kot tudi redkimi matrikami.
COBISS.SI-ID: 9067604
Na osnovi mikročip podatkov smo identificirali potencialne biomarkerje za Alzheimerjevo bolezen z uporabo treh metod za izbor atributov: informacijski dobitek, srednje zmanjšanje točnosti za naključni gozd ter ovojnico genetskega algoritma in metode podpornih vektorjev (GA/SVM). Običajno se uporabljata prvi dve od teh treh metod. Čeprav se GA/SVM uporablja redko, smo pokazali, da lahko identificira gene za klasifikacijo vzorca v različne razrede vsaj tako točno kot obe referenčni metodi. Prednost GA/SVM je v tem, da poišče majhne, manj redundantne množice genov, ki imajo v kombinaciji boljše klasifikacijske karakteristike.
COBISS.SI-ID: 26200615