| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Ogrodje NiaAML za samodejno strojno učenje : magistrsko delo
Avtorji:Pečnik, Luka (Avtor)
Fister, Iztok (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Fister, Iztok (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Pecnik_Luka_2021.pdf (885,17 KB)
MD5: 922B5C28D27FF25962C99A9357372021
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrskem delu smo raziskali področje samodejnega strojnega učenja in natančneje metodo za samodejno strojno učenje, imenovano NiaAML. Osredotočili smo se predvsem na iskanje klasifikacijskih cevovodov s pomočjo stohastičnih populacijskih algoritmov po vzorih iz narave. S pomočjo programskega jezika Python in knjižnic, ki jih ponuja, smo razvili istoimensko ogrodje za samodejno strojno učenje NiaAML, namenjeno iskanju in optimizaciji klasifikacijskih cevovodov. V ogrodju smo metodo NiaAML poskusili še izboljšati, nato pa smo primerjali rezultate med originalno in spremenjeno metodo NiaAML.
Ključne besede:algoritmi po vzorih iz narave, klasifikacijski cevovodi, samodejno strojno učenje
Leto izida:2021
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[L. Pečnik]
Št. strani:XIII, 62 f.
Izvor:Maribor
UDK:004.85.021(043.2)
COBISS_ID:54864387 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:RIJDBYBY
Število ogledov:179
Število prenosov:49
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

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

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:25.01.2021

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Automated Machine Learning Framework NiaAML
Opis:In this thesis, we researched the field of automatic machine learning and, more precisely, the method for automatic machine learning called NiaAML. We focused mainly on searching for classification pipelines using stochastic population-based nature-inspired algorithms. With the help of the Python programming language and the libraries it offers, we have also developed a framework of the same name for finding and optimizing classification pipelines. We tried to further improve the NiaAML method in the framework, and then compared the results between the original and the modified NiaAML method.
Ključne besede:automated machine learning, classification pipelines, nature-inspired algorithms


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