On Deep Forest Algorithms

Bc. Katarína Nocarová

Diplomová práce

Anotace:

Táto práca sa zameriava na algoritmus Deep Forest, navrhnuté Zhi-Hua Zhou a Ji Feng. Špecificky sa zameriava na jeho novšiu implementáciu - DF21. Zaoberá sa architektúrou a využitím tohto modelu. Ďalej porovnáva model s výsledkami staršej verzie - gcForest, s neurónovými sieťami a inými klasifikátormi. V závere sa zaoberá hyperparametrami DF21 a navrhuje dva modely na ich automatické nastavenie.

Abstract:

This thesis focuses on the Deep Forest algorithm proposed by Zhi-Hua Zhou and Ji Feng, namely on its newer implementation - DF21. Firstly, it explores the architecture and usage of the model. Next, it compares the model to the result achieved by its older version - gcForest, neural networks, and other classifiers. The last chapters explore its hyperparameter space and propose two models for automated parameter tuning.

Keywords

deep forest, machine learning, random forest, automated machine learning

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 15. 12. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 8. 2. 2024
• Vedoucí: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Jaroslav Čechák

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Umělá inteligence a zpracování dat / Zpracování a analýza rozsáhlých dat