diplomsko delo
Tine Šuster (Avtor), Sašo Karakatič (Mentor)

Povzetek

Gručenje je uporabna tehnika strojnega učenja. Velika količina podatkov, ki so na voljo odpira mnogo možnosti za iskanje skritega znanja. Ti pogoji ponujajo priložnost razvoja odprtokodnih orodij za uporabo strojnega učenja in ga tako približati več uporabnikom. Opisali smo osnove strojnega učenja in podrobneje analizirali nekaj algoritmov gručenja. V programskem jeziku R smo razvili vtičnik za odprtokodno okolje Jamovi. Končni izdelek podpira tri pogosto uporabljane algoritme gručenja in omogoča uporabniko enostavno gručenje nad podatki prav tako pa oceno pridobljenih rezultatov. Uporabniško izkušnjo smo izboljšali tudi z grafičnim prikazom podatkov.

Ključne besede

gručenje;analiza;strojno učenje;vtičniki;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [T. Šuster]
UDK: 004.85(043.2)
COBISS: 140571907 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 154
Št. prenosov: 25
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Clustering algorithms in the Jamovi environment and the R programming language
Sekundarni povzetek: Clustering is a useful machine learning technique. The large amount of data available opens up many possibilities for finding hidden knowledge. These conditions offer the possibility of developing open source tools for using machine learning and thus bringing it closer to more users. We described the basics of machine learning and analyzed some clustering algorithms in more detail. In the programming language R, we developed a plug-in for the Jamovi open source environment. The final product supports three commonly used clustering algorithms and allows the user to easily analyze the data, aswell as enabling the assessment of the obtained results. We also improved the user experience with graphical display of the data.
Sekundarne ključne besede: clustering;analysis;machine learning;plugin;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Informatika in tehnologije komuniciranja
Strani: 1 spletni vir (1 datoteka PDF (X, 62 f.))
ID: 16450023