Prijeđite na glavni sadržaj

GMDH algoritmi za Weka-u, paket za strojno učenje

Tip projekta
Znanstveno-istraživački projekti
Financijer
Ministarstvo znanosti i obrazovanja Republike Hrvatske
Datum početka
25.2.2009.
Datum završetka
24.5.2010.
Status
Završen
Iznos financiranja
119600 HRK
Više informacija

Suvremeni informacijski sustavi omogućuju brzu akviziciju ogromnih količina podataka. Relevantne informacije često su skrivene iza kompleksnih i neočitih zakonitosti u podacima. Otkrivanje znanja u bazama podataka (engl. data mining) je netrivijalna ekstrakcija prethodno nepoznatih i potencijalno korisnih informacija iz podataka, sa brojnim primjenama. Naime, na otkrivenim odnosima i obrascima temelji se donošenje odluka u sve širem području ljudske djelatnosti: poslovnom i proizvodnom sektoru (npr. makroekonomskim projekcijama, gospodarskim predikcijama, marketingu, market basket analysis), znanosti (npr. bioinformatika, medicina) i inženjerstvu (npr. biomedicina, analiza prometa, text mining, Web mining). Weka je skup alata za strojno učenje razvijen u Java programskom jeziku koji je zbog svojeg opsega, open-source filozofije i platformske portabilnosti izgradio zavidno veliku zajednicu korisnika i u akademskoj i u komercijalnoj domeni te je time de facto postao standard za otkrivanje znanja. Primarni cilj projekta je upotpuniti Weka-inu kolekciju regresijskih algoritama (neuronske mreže, SVM, regresijska stabla) GMDH algoritmima (Group Method of Data Handling) [Ivakhnenko (1967)]. Izvorna GMDH mreža niskoparametarska je, sa svojstom samoorganiziranja strukture te se može algebarski reprezentirati rekurzivno, u obliku ugnježđenih polinoma. GMDH algoritmi bit će implementirani u skladu sa arhitekturom Weka programskog paketa te će operirati nad Weka standardnim tipovima podataka i datoteka. Dodatno, razvit ćemo programski paket za interaktivnu vizualizaciju GMDH mreže, radi jednostavnije prezentacije rezultata, kao i približavanja internih mehanizama GMDH algoritama korisniku. Na Web stranici projekta, uz teorijske i sadržaje vezane uz razvijene pakete, bit će dostupni i primjeri, primjene GMDH paketa na stvarne regresijske probleme iz dvaju raznorodnih područja - termodinamike i računalne kemije.

Ova stranica koristi kolačiće. Neki od tih kolačića nužni su za ispravno funkcioniranje stranice, dok se drugi koriste za praćenje korištenja stranice radi poboljšanja korisničkog iskustva. Za više informacija pogledajte naše uvjete korištenja.

Prilagodi postavke
  • Kolačići koji su nužni za ispravno funkcioniranje stranice. Moguće ih je onemogućiti u postavkama preglednika.