Prohlížení dle předmětu "H2O.ai"

Zobrazují se záznamy 1-3 z 3

    • Enterprise řešení pro nasazení a správu H2O clusterů na Hadoop 

      Autor: Ondřej Bílek; Vedoucí práce: Háva Jakub; Oponent práce: Nováček Tomáš
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-06)
      Velké organizace čelí problémům s integrací H2O softwaru pro big-data strojové učení v prostředí Hadoopu. Hlavní kritika zmiňuje chybějící integraci s podnikovým zabezpečením, chybějící kontrolu nad zdroji (CPU, paměť) a ...

    • Implementace metriky pro větvení v Isolation Forest 

      Autor: Maroš Kramár; Vedoucí práce: Valenta Adam; Oponent práce: Vašata Daniel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-09)
      Detekcia anomálií je dôležitou súčasťou analýzy dát a strojového učenia so širokým spektrom využitia. V dobe, keď sa údaje spracúvajú v obrovských množstvách, môžu byť tradičné metódy výpočetne nákladné a nemusia byť dobre ...

    • Standardní rozhodovací stromy ve strojovém učení 

      Autor: Yuliia Syzon; Vedoucí práce: Valenta Adam; Oponent práce: Klouda Karel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-02-10)
      Tato práce analyzuje přístupy vytváření rozhodovacího stromu a význam rozhodovacího stromu jakožto algoritmu pro vysvětlitelnost modelů strojového učení. Je představeno několik tradičních i nových přístupů z hlediska ...