Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Meta-učení v oblasti dolování dat
Kučera, Petr ; Hlosta, Martin (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce popisuje možnosti využití meta-učení v oblasti dolování dat. Popisuje problémy a úlohy dolování dat, na které je možné aplikovat meta-učení, se zaměřením na klasifikaci. Obsahuje přehled technik meta-učení a jejich možné využití v dolování dat, především v oblasti selekce modelu. Popisuje návrh a implementaci meta-učícího systém pro podporu klasifikačních úloh v dolování. Systém používá statistiku a teorii informací pro charakterizaci datových sad uložených v bázi meta-znalostí. Z báze pak vytváří meta-klasifikátor, který predikuje vhodný model pro nové datové sady. V závěru jsou diskutovány výsledky získané experimenty se systémem s více než 20 datovými sadami reprezentujícími klasifikační úlohy z různých oblastí a uvádí možnosti dalších rozšíření projektu.
Meta-učení v oblasti dolování dat
Kučera, Petr ; Hlosta, Martin (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce popisuje možnosti využití meta-učení v oblasti dolování dat. Popisuje problémy a úlohy dolování dat, na které je možné aplikovat meta-učení, se zaměřením na klasifikaci. Obsahuje přehled technik meta-učení a jejich možné využití v dolování dat, především v oblasti selekce modelu. Popisuje návrh a implementaci meta-učícího systém pro podporu klasifikačních úloh v dolování. Systém používá statistiku a teorii informací pro charakterizaci datových sad uložených v bázi meta-znalostí. Z báze pak vytváří meta-klasifikátor, který predikuje vhodný model pro nové datové sady. V závěru jsou diskutovány výsledky získané experimenty se systémem s více než 20 datovými sadami reprezentujícími klasifikační úlohy z různých oblastí a uvádí možnosti dalších rozšíření projektu.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.