Thesis supervisor: Péter Antal
Location of studies (in Hungarian): Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Abbreviation of location of studies: MIT
Description of the research topic:
"Az életmódra, a környezetre, klinikai és molekuláris szintű adatokra és különösen a résztvevőkkel kapcsolatos genetikai információkra vonatkozó átfogó adatgyűjtések a kutatásoknak eddig példátlan lehetőségét kínálják az orvosbiológiában és a gyógyszerkutatásban, különösen azok genetikai hátterének okozati, rendszerszintű vizsgálatát, beleértve a személyes, környezeti és társadalmi tényezőkkel való interakciók feltárását is. A statisztikai adatok mellett mára egyre nagyobb mértékben elérhetőek statisztikai elemzések számára is jól használható összegző statisztikák és összekapcsolt háttértudásbázisok sokasága.
Az elosztott- adat és tudásforrások integrálására ideális jelöltek a Bayes statisztikai megközelítést használó gépi tanulási módszerek, különös tekintettel a Bayes-hálózatok, amelyek mind a modern mély tanulási modelleket, mind a megfigyelések és beavatkozások együttesét is képesek befogadni és kezelni. A kutatás elsősorban ezen integrációt vizsgálná, de kiterjedne az a priori információk beépítésének vizsgálatára is, illetve a privát adatok védettségének megőrzésére."