Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 1282817

Metode otkrivanja pomaka koncepta u tokovima podataka


Grga, Ela
Metode otkrivanja pomaka koncepta u tokovima podataka, 2023., diplomski rad, diplomski, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb


CROSBI ID: 1282817 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Metode otkrivanja pomaka koncepta u tokovima podataka
(Concept drift detection methods in data streams)

Autori
Grga, Ela

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
04.07

Godina
2023

Stranica
41

Mentor
Jović, Alan

Ključne riječi
strojno učenje ; tokovi podataka ; pomak koncepta ; neuravnoteženost klasa ; točnost ; odziv
(machine learning ; data streams ; concept drift ; class imbalance ; accuracy ; recall)

Sažetak
Pojava tokova podataka uvela je novu dimenziju strojnog učenja. U tokovima podataka podaci najčešće pristižu kontinuirano i velikom brzinom. Analiza toka podataka u stvarnom vremenu zahtijeva algoritme i modele koji se mogu prilagoditi promjenjivoj distribuciji podataka, nositi se s pomicanjem koncepta, neuravnoteženosti klasa i stvarati predviđanja u hodu, kako podaci pristižu. Cilj ovog diplomskog rada bio je usporediti dvije metode koje se bave pomakom koncepta u tokovima podataka uz prisustvo neuravnoteženosti klasa. Metoda DDM-OCI u svrhu pomaka koncepta u neuravnoteženom toku podataka prati odziv manjinske klase. Metoda CIDD uravnotežava skup za učenje metodom ADASYN, a prati točnost modela metodom ADWIN. Ispitivanjem metoda nad jednim umjetnim i dva skupa podataka iz stvarnog svijeta, pokazalo se da je metoda DDM-OCI veće točnosti u 9 od 10 ispitnih slučajeva i boljeg odziva manjinske klase u 8 od 10 skupova ispitnih slučajeva u odnosu na metodu CIDD. Međutim, ona to postiže uz cijenu čestog ponovnog učenja modela i s tim velikog trošenja resursa za prikupljanje podataka svaki put kada je potrebno učenje modela.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo



POVEZANOST RADA


Ustanove:
Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb

Profili:

Avatar Url Alan Jović (mentor)

Citiraj ovu publikaciju:

Grga, Ela
Metode otkrivanja pomaka koncepta u tokovima podataka, 2023., diplomski rad, diplomski, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
Grga, E. (2023) 'Metode otkrivanja pomaka koncepta u tokovima podataka', diplomski rad, diplomski, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb.
@phdthesis{phdthesis, author = {Grga, Ela}, year = {2023}, pages = {41}, keywords = {strojno u\v{c}enje, tokovi podataka, pomak koncepta, neuravnote\v{z}enost klasa, to\v{c}nost, odziv}, title = {Metode otkrivanja pomaka koncepta u tokovima podataka}, keyword = {strojno u\v{c}enje, tokovi podataka, pomak koncepta, neuravnote\v{z}enost klasa, to\v{c}nost, odziv}, publisherplace = {Zagreb} }
@phdthesis{phdthesis, author = {Grga, Ela}, year = {2023}, pages = {41}, keywords = {machine learning, data streams, concept drift, class imbalance, accuracy, recall}, title = {Concept drift detection methods in data streams}, keyword = {machine learning, data streams, concept drift, class imbalance, accuracy, recall}, publisherplace = {Zagreb} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font