Strojové učení v oblasti Big Data - Šimánek, Michal; Kerol, Valeria; Novotný, Ota, 1971-; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2017)
Bakalářská práce se věnuje strojovému učení v oblasti Big Data. Cílem práce je zmapovat a vyhodnotit současný stav strojového učení v oblasti Big Data, vybrat a porovnat nejpoužívanější knihovny strojového učení v nástroji Apache Spark a poskytnout příručku, jak implementovat algoritmy daných knihoven. Teoretická část objasňuje pojem Big Data, nástroje Apache Hadoop a Apache Spark využívané v této oblasti, uvádí do problematiky strojového učení a popisuje nejpoužívanější knihovny strojového učení v nástroji Apache Spark včetně porovnávacích metrik. Praktická část je orientovaná na implementaci algoritmů z vybraných knihoven, sepsání příručky, jak je implementovat a na základě výstupů a implementace porovnání knihoven z více pohledů. Přínosem práce je seznámení čtenáře s problematikou strojového učení v oblasti Big Data, uvedení nejpoužívanějších knihoven strojového učení, porovnání vybraných knihoven a sepsání příručky k implementaci jejich algoritmů.
Vedoucí práce: Valeria Kerol
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2017
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2017
Způsob přístupu: Internet
Keywords: aplikovaná informatika [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses