Pregled bibliografske jedinice broj: 1282817
Metode otkrivanja pomaka koncepta u tokovima podataka
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:
Alan Jović (mentor)