Metaučení pro data mining

Bc. Jana Kadlecová

Diplomová práce

Metalearning for data mining

Anotace:

Práce je věnována vytvoření programu, jenž doporučí pro zadaný dataset vhodné učící algoritmy, které budou mít vysokou úspěšnost. Program využívá metodu metaučení. Metaučení je metoda učení se z dat získaných aplikací učících algoritmů. Data pro metaučení obsahují navíc i informace o úspěšnosti učících algoritmů získané metodou landmarkingu, tedy aplikací učících algoritmů na podmnožinu vstupního datasetu.

Abstract:

The thesis is focused on creating a program which recommends appropriate classification algorithms with the best accuracy for the given dataset. The application is based on metalearning method. The metalearning is a method of learning from the data that are results already obtained from the previous learning experiments. In addition, the data used for the metalearning contain information about performance evaluation, which were obtained by the landmarking method, in other words application of learning algorithms on simplified input data.

Klíčová slova

data mining, strojové učení, metaučení, landmarking

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 9. 1. 2012

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 7. 2. 2012
• Vedoucí: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Petr Glos

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Informatika / Informační systémy