Algoritmus pro generování syntetických kategoriálních dat

Bc. Sergei Chirkov

Bachelor's thesis

Algorithm for generating synthetic categorical data

Anotácia:

Tato bakalářská práce se zabývá problematikou generování tabulkových dat při současném zachování závislostí. Cílem práce je vytvořit algoritmus, který bude schopen generovat data co nejvíce statisticky podobná původním datům, a to jak číselným, tak kategoriálním. Práce se podrobně zabývá implementací generativní adverzní sítě a variačního autoenkodéru. Generative Adversarial Network je algoritmus strojového učení bez učitele založený na kombinaci dvou neuronových sítí, z nichž jedna generuje vzorky a druhá se snaží odlišit správné vzorky od nesprávných. V rámci konkurenčních článku budou porovnány výsledky algoritmu při různých parametrech s původními daty.

Abstract:

This bachelor thesis deals with the problem of generating tabular data while preserving dependencies. The goal of the thesis is to create an algorithm that will be able to generate data as statistically similar to the original data as possible, both numerically and categorically. The thesis discusses in detail the implementation of a generative adversarial network and a variational autoencoder. The Generative Adversarial Network is a machine learning algorithm without a tutor based on the combination of two neural networks, one generating samples and the other trying to distinguish correct samples from incorrect ones. The results of the algorithm under different parameters will be compared with the original data in a competing paper.

Kľúčové slová

Tabulková data, generování dat, neuronové sítě, generativní adverzní síť, variačni autoencodery, kategoriální syntetická data, Tabular data, data generation, neural networks, generative adversarial network, variational autoencoders, categorical synthetic data

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 2. 5. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 6. 6. 2024
• Vedúci: doc. Ing. Stanislava Mildeová, CSc.
• Oponent: Ing. Vladimír Nulíček, CSc.

University of Finance and Administration

Bachelor programme / odbor:
Applied Informatics / Applied Informatics