Portál k výuce strojového učení

Daniel Vrána

Master's thesis

Machine learning-focused educational web portal

Abstract:

Cílem této diplomové práce je vytvoření portálu pro výuku strojového učení se spustitelnými ukázkami a veřejně přístupným zdrojovým kódem jak ukázek, tak celého portálu. Práce je rozdělena na dvě části. Teoretická část vysvětluje dvě zvolené techniky strojového učení, genetické algoritmy a neuronové sítě. Obě vysvětlení jsou koncipována tak, aby je pochopili i čtenáři neznalí problematiky strojového učení, avšak pro obě techniky je nutné znát základy programování a speciálně pro neuronové sítě pak základy matematické analýzy, konkrétně derivace. Praktická část práce popisuje metodiku MMSP, která byla zvolena pro vývoj portálu a následně se zaobírá celým vývojem portálu a spustitelných ukázek od volby nástrojů až po nasazení portálu za použití zmiňované metodiky. Texty z teoretické části jsou přeneseny do tutoriálů na portálu. Závěr práce shrnuje průběh vývoje a předkládá možné další cesty pro rozšíření, zejména v oblasti grafické podoby portálu a možnosti přidání dalších technik strojového učení.

Abstract:

The main goal of this thesis is to create a machine learning-focused educational web portal with interactive examples and publicly available source code containing both the interactive examples and code of the portal. The thesis is structured into two parts. The theoretical part contains explanations of two chosen machine learning techniques, genetic algorithms, and neural networks. Both explanations are suited for readers without previous knowledge in the machine learning field. However, for both techniques a basic understanding of programming concepts is necessary. On top of that, neural networks require basic understanding of calculus, namely derivates. The practical part of the thesis describes the MMSP software development methodology used for the development of the portal. Rest of the practical part follows the development process of the portal and interactive examples using mentioned methodology. The development process is covered from the selection of tools to publishing the portal on the internet. Texts from the theoretical part are used in tutorials present on the web portal. The conclusion of this thesis provides a summary of the whole development process and propose further work on the portal, namely the graphical appearance and more machine learning techniques.

Keywords

strojové učení, neuronové sítě, genetické algoritmy, webový portál

Keywords

machine learning, neural networks, genetic algorithms, web portal

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 1. 6. 2019

Thesis defence

• Date of defence: 4. 6. 2020
• Supervisor: Jarmila Pavlíčková
• Reader: Jan Černý

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme / field:
Aplikovaná informatika / Informační systémy a technologie