František Hylmar

Bakalářská práce

Strojové učení na platformě Apache Spark

Machine learning with Apache Spark
Anotace:
Bakalářská práce se zaměřuje na aplikaci postupů strojového učení na velké objemy dat pomocí platformy Apache Spark. V práci jsou popsány metody doporučování produktů pomocí algoritmů pro kolaborativní filtrování. Vybraný algoritmus je implementovaný v programovacím jazyce Scala a nasazen na virtuální Hadoop clustr. Pro dataset obsahující implicitní data o poslechu hudebních interpretů je na základě …více
Abstract:
This bachelor thesis focuses on the application of machine learning procedures to large volumes of data using the Apache Spark platform. This work describes methods of product recommendation using collaborative filtering algorithms. Selected algorithm is implemented in Scala programming language and deployed on virtual Hadoop cluster. For a dataset containing implicit music data, the model is trained …více
 
 
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 4. 2020
Identifikátor: http://evskp.uhk.cz/eB11824

Obhajoba závěrečné práce

  • Obhajoba proběhla 22. 5. 2020
  • Vedoucí: prof. RNDr. PhDr. Antonín Slabý, CSc.
  • Oponent: doc. Ing. Filip Malý, Ph.D.

Citační záznam

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • Soubory jsou od 28. 5. 2020 dostupné: světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Hradec Králové
 
Název
Vložil
Vloženo
Práva
Theses i9g1g1 i9g1g1/5
28. 5. 2020
Složky
Soubory
29. 5. 2020
Kohout, J.
29. 5. 2020
  • Co je jinak přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.
  • Co je jinak další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.
  • Co je jinak pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.
  • Co je nové vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.
  • Co je nové rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.
  • Co se chystá

    Připravujeme další vylepšení pro mobilní zařízení.