2013년 4월 24일(수)~26일(금)까지 진행 된 다음세대재단
제10회 인터넷 리더십 프로그램의 개인 사례 발표 자료입니다.
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[제10회 인터넷리더십 프로그램 - 사례발표] Keyword Network Quotient – 조상임daumfoundation
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[제10회 인터넷리더십 프로그램 - 사례발표] 응답하라 2009, 그 후 - 이창림daumfoundation
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Machine Learning Based Approaches for Cancer Classification Using Gene Expres...mlaij
The classification of different types of tumor is of great importance in cancer diagnosis and drug discovery.
Earlier studies on cancer classification have limited diagnostic ability. The recent development of DNA
microarray technology has made monitoring of thousands of gene expression simultaneously. By using this
abundance of gene expression data researchers are exploring the possibilities of cancer classification.
There are number of methods proposed with good results, but lot of issues still need to be addressed. This
paper present an overview of various cancer classification methods and evaluate these proposed methods
based on their classification accuracy, computational time and ability to reveal gene information. We have
also evaluated and introduced various proposed gene selection method. In this paper, several issues
related to cancer classification have also been discussed.
Machine Learning Based Approaches for Cancer Classification Using Gene Expres...mlaij
The classification of different types of tumor is of great importance in cancer diagnosis and drug discovery.
Earlier studies on cancer classification have limited diagnostic ability. The recent development of DNA
microarray technology has made monitoring of thousands of gene expression simultaneously. By using this
abundance of gene expression data researchers are exploring the possibilities of cancer classification.
There are number of methods proposed with good results, but lot of issues still need to be addressed. This
paper present an overview of various cancer classification methods and evaluate these proposed methods
based on their classification accuracy, computational time and ability to reveal gene information. We have
also evaluated and introduced various proposed gene selection method. In this paper, several issues
related to cancer classification have also been discussed.
An Ensemble of Filters and Wrappers for Microarray Data Classification mlaij
The development of microarray technology has suppli
ed a large volume of data to many fields. The gene
microarray analysis and classification have demonst
rated an effective way for the effective diagnosis
of
diseases and cancers. In as much as the data achiev
ing from microarray technology is very noisy and al
so
has thousands of features, feature selection plays
an important role in removing irrelevant and redund
ant
features and also reducing computational complexity
. There are two important approaches for gene
selection in microarray data analysis, the filters
and the wrappers. To select a concise subset of inf
ormative
genes, we introduce a hybrid feature selection whic
h combines two approaches. The fact of the matter i
s
that candidate’s features are first selected from t
he original set via several effective filters. The
candidate
feature set is further refined by more accurate wra
ppers. Thus, we can take advantage of both the filt
ers
and wrappers. Experimental results based on 11 micr
oarray datasets show that our mechanism can be
effected with a smaller feature set. Moreover, thes
e feature subsets can be obtained in a reasonable t
ime
본 자료는 희망제작소에서 주최·주관하고 J.P.Morgan에서 후원하는 사회적경제 핵심인재육성센터 개소식 및 포럼(2014. 06. 27)에서 진행되었던 <사회적경제> 발제자료 입니다.
이 자료는 발제자인 정상훈 상임이사님(사회혁신공간 THERE)의 동의를 받아 사회적경제 핵심인재육성센터 개소식과 포럼에 참가했던 분들과 미처 참여하지 못한 여러분과 공유하기 위한 용도로 사용됩니다.
6. 이주여성 중심 온라인 강의
광주드림인터내셔널 협동조합
YMCA 북구인력개발센터 ( 광주 ) 다
문화가정 영어강사 양성과정 수강한 주
부들이 뭉침
직원협동조합
광주 예비사회적기업
홈워크 ( 대면교육 , 체험교육 )
화상교육 웹사이트 운영
집 -> 어린이 도서관