Název:
Porovnání open-source nástrojů pro strojové učení
Autoři:
Poliakova, Yevheniia Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2022
Jazyk:
cze
Abstrakt: [cze][eng] Poliakova, Y. Porovnání open-source nástrojů pro strojové učení. Diplomová práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2022. Tato práce se věnuje průzkumu nástrojů umělé inteligence, které mají svůj program volně přístupný a použití těchto nástrojů pro konkrétní úlohy. Hlavním přínosem je porovnávaní těchto open-source nástrojů pomocí experimentů zaměřených na induktivně řízené (supervised) získávání znalostí z velkých objemů textových dat. Tyto experimenty budou provedeny pomocí vhodně zvolených open-source nástrojů. Výsledkem a cílem práce bude shrnutí všech poznatků včetně výhod i nevýhod již zmíněných platforem, jejich vlastností při řešení konkrétních problémů a doporučení volby platformy dle zadané úlohy, nebo dat.Poliakova, Y. Comparison of open-source tools for machine learning. Thesis. Brno: Mendel University in Brno, 2022. This work is devoted to the research of accessible open source artificial intelligence. The thesis describes a selected list of available artificial intelligence tools and the use of these tools for specific tasks. The main contribution of the work is the comparison of open-source tools using experiments focused on inductively controlled (supervised, classification) knowledge acquisition from large volumes of text and data. These experiments will be performed using selected open-source tools. The result of the work will be a conclusion about the advantages and disadvantages of the already mentioned platforms, their characteristics in solving specific problems and recommendations for choosing a platform according to the assigned task or data.
Klíčová slova:
algoritmy učení; analýza dat; data analysis; klasifikace textu; learning algorithms; machine learning; open-source nástroje pro strojové učení; open-source tools for machine learning; strojové učení; strojové učení řízené; supervised machine learning; text classification