Projekti
DEDAD - Strukturne dekompozicije empirijskih podataka za računalno potpomognutu dijagnostiku bolesti
Ciljevi projekta su razvoja algoritama za strukturne dekompozicije empirijskih podataka za računalno potpomognutu dijagnostiku bolesti analizom slike histopatoloških preparata, metaboličkim profiliranjem protonskih NMR spektara uzoraka urina i analizom slike optičke koherentne tomografije retine (mrežnice). Naglasak je strukturno ograničenim dekompozicijama matrice empirijskih podataka.
Algoritmi strojnog učenja za otkrivanje znanja u složenim strukturama podataka
U Institutu "Ruđer Bošković" razvijamo postupke strojnog učenja već dugi niz godina i uspješno ih primjenjujemo u raznim područjima uključujući kemiju, biologiju, medicinu, društvene znanosti, ekonomiju, i proizvodnju. Unutar ovog projekta razvijamo nove postupke koji mogu otkrivati znanje iz podataka u složenim strukturama.