Porovnání open-source nástrojů pro strojové učení

Bc. Yevheniia Poliakova

Diplomová práce

Comparison of open-source tools for machine learning

Anotace:

Poliakova, Y. Porovnání open-source nástrojů pro strojové učení. Diplomová práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2022. Tato práce se věnuje průzkumu nástrojů umělé inteligence, které mají svůj program volně přístupný a použití těchto nástrojů pro konkrétní úlohy. Hlavním přínosem je porovnávaní těchto open-source nástrojů pomocí experimentů zaměřených na induktivně řízené (supervised) získávání znalostí z velkých objemů textových dat. Tyto experimenty budou provedeny pomocí vhodně zvolených open-source nástrojů. Výsledkem a cílem práce bude shrnutí všech poznatků včetně výhod i nevýhod již zmíněných platforem, jejich vlastností při řešení konkrétních problémů a doporučení volby platformy dle zadané úlohy, nebo dat.

Abstract:

Poliakova, Y. Comparison of open-source tools for machine learning. Thesis. Brno: Mendel University in Brno, 2022. This work is devoted to the research of accessible open source artificial intelligence. The thesis describes a selected list of available artificial intelligence tools and the use of these tools for specific tasks. The main contribution of the work is the comparison of open-source tools using experiments focused on inductively controlled (supervised, classification) knowledge acquisition from large volumes of text and data. These experiments will be performed using selected open-source tools. The result of the work will be a conclusion about the advantages and disadvantages of the already mentioned platforms, their characteristics in solving specific problems and recommendations for choosing a platform according to the assigned task or data.

Klíčová slova

strojové učení, open-source nástroje pro strojové učení, analýza dat, algoritmy učení, strojové učení řízené, klasifikace textu

Keywords

open-source tools for machine learning, learning algorithms, text classification, machine learning, data analysis, supervised machine learning

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 31. 12. 2022

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 25. 1. 2023
• Vedoucí: doc. Ing. František Dařena, Ph.D.
• Oponent: Mikuláš Muroň, Ing.

Mendelova univerzita v Brně

Provozně ekonomická fakulta

Magisterský studijní program / obor / specializace:
Systémové inženýrství a informatika / Ekonomická informatika / Informatika a její aplikace