Závěrečná práce: Bc. Petr Kosina, učo 143255: Stream Mining and Meta-learning
Diplomová práce
Stream Mining and Meta-learning
Anotace
Tato práce se zabývá dolováním z proudu dat v dynamických prostředích, ve kterých se může s časem měnit distribuce pozorovaných dat. Učící algoritmy pracující v těchto podmínkách musí být schopny reagovat na změnu. Existují různé metody schopné rozpoznat a reagovat na změnu konceptu, přičemž většina z nich zapomínání stávajícího modelu a učí se model nový. Nicméně opakování jevů známých z historie …více
Abstract
This work addresses data stream mining from dynamic environments where the distribution underlying the observations may change over time. In these contexts, learning algorithms must be equipped with change detection mechanisms. Several methods have been proposed that are able to detect and react to concept drift. When a drift is detected, most of the approaches use a forgetting mechanism, by releasing …více
Zadání práce
4. 6. 2009 15:24, doc. RNDr. Lubomír Popelínský, Ph.D.
Vedoucí
abs PřF MU
Práce na příbuzné téma
Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.
-
Decision Rule Learning for Evolving Data Streams
RNDr. Petr Kosina, Ph.D., učo 143255 -
Data Stream Mining and Concept Drift: Novel Approaches and Applications
RNDr. Petr Kosina, Ph.D., učo 143255 -
Vliv změny procesní definice na kvalitu výstupů procesního dolování
Bc. František Buhla -
Distribuované učení rozhodovacích stromů
Mgr. Michal Štefkovič, učo 166042 -
Modelování učení při řešení problémů
Mgr. Matěj Klusáček




