Adam Bajger

Bakalářská práce

Nový framework pro experimenty strojového učení

New framework for machine learning experiments
Anotace:
Předmětem mé závěrečné bakalářské práce je pochopit a vylepšit existující framework vyvinutý pro hromadné paralelní pouštění experimentů strojového učení. Dále v práci představím projekt OpenML a zmíním další zdroje datových sad pro strojové učení. Dále předvedu jak se framework používá a na závěr shrnu provedené úpravy a navrhnu další možná vylepšení.
Abstract:
In my thesis, I aim to understand a framework for performing large scale parallel machine learning experiments, add new functionality and improve its overall structure. I also aim to introduce to its potentical users the OpenML project and other sources of data for data scientists. Finally I summarize the implementation changes and suggest further improvements.
 

Keywords

machine learning feature selection outlier detection OpenML python sklearn weka strojové učení filtrování atributů detekce anomálií
 
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 7. 2020
Identifikátor: https://is.muni.cz/th/eh6aj/

Obhajoba závěrečné práce

  • Obhajoba proběhla 22. 9. 2020
  • Vedoucí: doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
  • Oponent: Mgr. Matej Gallo

Citační záznam

Citovat tuto práci

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatiky
Složka Odkaz na adresář do lokálního úložiště instituce