| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:PODATKOVNO RUDARJENJE NA PRIMERU ZAVAROVALNICE MARIBOR
Avtorji:ID Štraus, Sebastijan (Avtor)
ID Zorman, Milan (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Verlič, Mateja (Komentor)
Datoteke:.pdf VS_Straus_Sebastijan_2012.pdf (2,19 MB)
MD5: 34C3A462D902C06D44C7F517A43932D4
PID: 20.500.12556/dkum/356dc11c-d9d0-42d3-9706-5d9db705b8d3
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Diplomsko delo obravnava podatkovno rudarjenje, metode strojnega učenja, obstoječe aplikacije za podatkovno rudarjenje, ter uporabo in integracijo knjižnice Weka v ogrodje .NET, s katerim smo izdelali aplikacijo za obdelavo podatkov Zavarovalnice Maribor. Na Zavarovalnici Maribor smo dobili odobritev, da lahko pri svoji nalogi uporabimo njihove podatke, ki bodo zaradi varnosti nekoliko okrnjeni. V diplomskem delu smo izdelali in opisali aplikacijo, ki omogoča statistično obdelavo vnesenih podatkov in ki na podlagi podatkovnega rudarjenja ter strojnega učenja omogoča analizo in ekstrakcijo določenih pravil, npr. kakšni zavarovanci so najbolj tvegani za zavarovalnico.
Ključne besede:podatkovno rudarjenje, strojno učenje, odločitvena drevesa, Bayesov klasifikator, nevronske mreže, hibridne metode, ansambelske metode, grobe množice, asociativna pravila, Apriori, ikvm, Data Miner, Mahout, Weka, .NET
Kraj izida:Maribor
Založnik:[S. Štraus]
Leto izida:2012
PID:20.500.12556/DKUM-38658 Novo okno
UDK:004.422.63(043.2)
COBISS.SI-ID:16586006 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:TZ7XIHEM
Datum objave v DKUM:30.11.2012
Število ogledov:3461
Število prenosov:642
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(2 glasa)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:DATA MINING FOR INSURANCE COMPANY ZAVAROVALNICA MARIBOR
Opis:Diplomsko delo obravnava podatkovno rudarjenje, metode strojnega učenja, obstoječe aplikacije za podatkovno rudarjenje, ter uporabo in integracijo knjižnice Weka v ogrodje .NET, s katerim smo izdelali aplikacijo za obdelavo podatkov Zavarovalnice Maribor. Na Zavarovalnici Maribor smo dobili odobritev, da lahko pri svoji nalogi uporabimo njihove podatke, ki bodo zaradi varnosti nekoliko okrnjeni. V diplomskem delu smo izdelali in opisali aplikacijo, ki omogoča statistično obdelavo vnesenih podatkov in ki na podlagi podatkovnega rudarjenja ter strojnega učenja omogoča analizo in ekstrakcijo določenih pravil, npr. kakšni zavarovanci so najbolj tvegani za zavarovalnico.
Ključne besede:data mining, machine learning, decision trees, Bayesian classifier, neural networks, hybrid methods, ensemble methods, rough sets, asociative rules, Apriori, ikvm, Data Miner, Mahout, Weka, .NET


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici