ČVUT DSpace
  • Prohledat DSpace
  • English
  • Přihlásit se
  • English
  • English
Zobrazit záznam 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta informačních technologií
  • Disertační práce - 18000
  • Zobrazit záznam
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta informačních technologií
  • Disertační práce - 18000
  • Zobrazit záznam
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Predictor Factory: Učení z relačních dat

Predictor Factory: Learning from Relational Data

Typ dokumentu
disertační práce
doctoral thesis
Autor
Jan Motl
Vedoucí práce
Kordík Pavel
Oponent práce
Kliegr Tomáš
Studijní obor
Informatika
Studijní program
Informatika
Instituce přidělující hodnost
katedra aplikované matematiky



Práva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznam
Abstrakt
Propositionalization algorithms transform relational data into a single table with features, which can be used for classification or regression with conventional machine learning tools. However, the contemporary propositionalization algorithms were not designed to work on changing data and suffered from the production of many irrelevant and redundant features. We altered the propositionalization to work on temporal data and introduced meta-learning, which predicts, which features will be relevant and unique. To test Predictor Factory, our implementation of propositionalization, we have created a repository of relational datasets and implemented a scalable algorithm for relationship discovery between tables in the dataset. The implementations were open-sourced and applied to real-world banking, government, marketing, medicine, and telecommunication problems.
 
Propositionalization algorithms transform relational data into a single table with features, which can be used for classification or regression with conventional machine learning tools. However, the contemporary propositionalization algorithms were not designed to work on changing data and suffered from the production of many irrelevant and redundant features. We altered the propositionalization to work on temporal data and introduced meta-learning, which predicts, which features will be relevant and unique. To test Predictor Factory, our implementation of propositionalization, we have created a repository of relational datasets and implemented a scalable algorithm for relationship discovery between tables in the dataset. The implementations were open-sourced and applied to real-world banking, government, marketing, medicine, and telecommunication problems.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/100475
Zobrazit/otevřít
PLNY_TEXT (1.953Mb)
Kolekce
  • Disertační práce - 18000 [53]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV
 

 

Užitečné odkazy

ČVUT v PrazeÚstřední knihovna ČVUTO digitální knihovně ČVUTInformační zdrojePodpora studiaPodpora publikování

Procházet

Vše v DSpaceKomunity a kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slovaTato kolekceDle data publikováníAutořiNázvyKlíčová slova

Můj účet

Přihlásit se

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Kontaktujte nás | Vyjádření názoru
Theme by 
@mire NV