Original title:
Vlastnosti a použití umělých neuronových sítí založených na teorii adaptivní rezonance
Authors:
Janů, Ondřej Document type: Master’s theses
Year:
2015
Language:
cze Abstract:
[cze][eng] Aktuální pokrok v informačních a komunikačních technologií nám umožňují uchovávat stále větší objemy dat. Získat z těchto dat užitečné informace není jednoduché. Tato práce se zabývá možností získání těchto informací pomocí shlukovací analýzy dat s využitím neuronových sítí založených na teorii adaptivní resonance (ART). Především je kladen důraz na vlastnosti a úspěšnost, které tyto sítě na různých typech dat vykazují, a určení optimálních parametrů pro testovaná data. Na základě získaných výsledků byly ART neuronové sítě zhodnoceny z hlediska možnosti jejich využití pro analýzu Big data. Dále je v této práci popsán postup, na základě kterého je možné implementovat aplikaci realizující principy ART včetně grafického uživatelského rozhraní.The recent progress in information and communication technologies has enabled us to obtain and store very large amounts of data. The main problem is how to find and extract useful information contained in data. The main goal of this study is to assess the possibility of using Adaptive resonance theory (ART) neural networks for cluster analysis and information retrieval. Their properties, behavior and success rate for different types of artificial and real data were determined as well as optimal values of their parameters for this purpose. Based on achieved results, the possibility of using ART neural networks for Big data analysis was assessed. Then the application based on ART principles with included graphical user interface was implemented and this process was described.
Keywords:
dolování znalostí z dat; neuronová síť; shlukování; teorie adaptivní resonance