|
|
Extrakce znalostí pomocí vrstevnatých neuronových sítí
Reitermanová, Zuzana
Název práce: Extrakce znalostí pomocí vrstevnatých neuronových sítí Autor: Zuzana Reitermanová Katedra: Katedra softwarového inženýrství Vedoucí diplomové práce: Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. e-mail vedoucího: mrazova@ksi.ms.mff.cuni.cz Abstrakt: Model vrstevnatých neuronových sítí je známý především díky své univerzální aproximační schopnosti. Již základní algoritmus zpětného šíření dává výsledky použitelné v reálných aplikacích. Efektivní řešení složitých úloh by však mělo vyhovovat náročným požadavkům na rychlost procesu učení a na transparentní strukturu vytvořené sítě. Ta totiž souvisí s lepší schopností sítě zobecňovat extrahované znalosti a následně i se snazší in- terpretací funkce naučené sítě. Lepšího zobecňování lze dosáhnout použitím různých technik, jako je např. učení s nápovědou, prořezávání a analýza citlivosti. Mezi rychlé algoritmy učení pak patří metody konjugovaných gra- dientů. V první části této práce jsme shrnuli a navzájem porovnali výše zmíněné techniky. Následně jsme odvodili novou metodu, která v sobě spojuje výhody předchozích technik. Navržený algoritmus je inspirovaný extrémně rychlou metodou škálovaných konjugovaných gradientů....
|
|
|
Social networks and data mining
Zvirinský, Peter ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Neruda, Roman (oponent)
Aktuální techniky z oblasti dobývání znalostí představují moderní přístup vhodný pro analýzu velkého množství dat i extrakci potenciálně užitečných informací z těchto dat. Práce je věnována detailnímu studiu jednotlivých kroků procesu dobývání znalostí, včetně přípravy dat, jejich ukládání, čištění, analýzy i vizualizace získaných výsledků. Velký důraz je v práci kladen na efektivní analýzu dat veřejně dostupných z Insolvenčního rejstříku České republiky, který obsahuje údaje o insolvenčních řízeních zahájených v České republice po 1. lednu 2008. S ohledem na specifika uvažovaného typu dat se zaměříme zejména na popis, implementaci, testování a vyhodnocení vybraných metod dobývání znalostí. Mezi jinými budou studované techniky zahrnovat i analýzu nákupního košíku, Bayesovské sítě a metody pro analýzu sociálních sítí. Výsledky provedených analýz dokumentují některé ze sociálních vztahů patrných ve struktuře současné české společnosti.
|
|
|
Extrakce znalostí pomocí vrstevnatých neuronových sítí
Reitermanová, Zuzana
Název práce: Extrakce znalostí pomocí vrstevnatých neuronových sítí Autor: Zuzana Reitermanová Katedra: Katedra softwarového inženýrství Vedoucí diplomové práce: Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. e-mail vedoucího: mrazova@ksi.ms.mff.cuni.cz Abstrakt: Model vrstevnatých neuronových sítí je známý především díky své univerzální aproximační schopnosti. Již základní algoritmus zpětného šíření dává výsledky použitelné v reálných aplikacích. Efektivní řešení složitých úloh by však mělo vyhovovat náročným požadavkům na rychlost procesu učení a na transparentní strukturu vytvořené sítě. Ta totiž souvisí s lepší schopností sítě zobecňovat extrahované znalosti a následně i se snazší in- terpretací funkce naučené sítě. Lepšího zobecňování lze dosáhnout použitím různých technik, jako je např. učení s nápovědou, prořezávání a analýza citlivosti. Mezi rychlé algoritmy učení pak patří metody konjugovaných gra- dientů. V první části této práce jsme shrnuli a navzájem porovnali výše zmíněné techniky. Následně jsme odvodili novou metodu, která v sobě spojuje výhody předchozích technik. Navržený algoritmus je inspirovaný extrémně rychlou metodou škálovaných konjugovaných gradientů....
|
|
|
Extraction of unspecified relations from the web
Ovečka, Marek ; Svátek, Vojtěch (vedoucí práce) ; Labský, Martin (oponent)
Předmětem diplomové práce je extrakce nespecifikovaných znalostí z webu. V posledních letech vznikly nástroje, které zlepšují výsledky odvětví extrakce znalostí. Cílem práce je seznámit se s těmito nástroji, jeden otestovat a navrhnout využití výsledků. V práci jsou popsány a porovnány tyto nástroje a provedeny extrakce pomocí funkce OLLIE. Na základě výsledků extrakcí jsou navrženy dvě metody obohacení extrakcí pomocí rozeznání pojmenovaných entit. První metoda navrhuje úprava číselných vah kvality extrakcí a druhá obohacení textu extrakcí pomocí pojmenovaných entit. V práci je navržena ontologie, která umožnuje zachytit strukturu obohacených extrakcí. V poslední části je proveden praktický experiment, kde jsou navrženy metody předvedeny. Návrhem dalšího směřování výzkumu v této oblasti by bylo extrahovat a kategorizovat relační vztahy.
|
host ::
RSS.