Diplomová práce

Indexing Data Using Machine Learning

Bc. Jakub Hanko
Anotace

Vysoko dimenzionálne dáta sú produkované na dennej báze, čo motivuje výskum výkonnejších spôsobov ukladania a dopytovania sa dát. Tradičné databázové štruktúry sú čoraz ďalej menej schopné udržať tempo so zvyšujúcou sa zložitosťou multimediálnych dát. Súčasné trendy naznačujú, že optimalizácia indexačnej štruktúry pre konkrétny súbor dát prináša pozitívne výsledky. Táto práca je motivovaná úspešným …více

Abstract

High-dimensional data is being produced and processed daily which motivates the research of more efficient means to store and query the data. The traditional database structures are growing less and less capable of keeping up with the ever-increasing complexity of multimedia data. The current trends imply that optimising the index for the structure of the particular dataset yields positive results …více

Klíčová slova
similarity searching indexing machine learning metric spaces approximate nearest neighbour search
Zadání práce
Study the issue of applying machine learning techniques to create an index for nearest neighbor search. The aim of the thesis is to select suitable representatives of the learned indexes, compare their properties and perform experimental measurements of search performance (efficiency and effectiveness). Experiments will be performed on a collection of tens of thousands of objects, at least. A special group of tests will be a comparison of search performance on small data due to the possibility of replacing the component in the metric indexing structure (M-index).
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
19. 12. 2022 13:14, doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D., učo 2952
Plný text práce
1,9 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
23. 1. 2023
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. RNDr. Vlastislav Dohnal, Ph.D., učo 2952
KSUZD FI MU

Oponent

RNDr. Vladimír Míč, Ph.D., učo 359890
KSUZD FI MU

Literatura

  • NOVÁK, David; Michal BATKO a Pavel ZEZULA. Metric index: an efficient and scalable solution for precise and approximate similarity search. Information Systems. Elsevier, 2011, roč. 36, č. 4, s. 721-733. ISSN 0306-4379. Dostupné z: https://doi.org/10.1016/j.is.2010.10.002.
  • NOVÁK, David; Michal BATKO a Pavel ZEZULA. Large-scale similarity data management with distributed Metric Index. Information Processing and Management. ELSEVIER, 2012, roč. 48, č. 5, s. 855-872. ISSN 0306-4573. Dostupné z: https://doi.org/10.1016/j.ipm.2010.12.004.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Softwarové systémy

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.