Porovnání metod pro analýzu kategoriální data se snadnou interpretací - Panuška, Roman; Máša, Petr; Sýkora, Lukáš; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2023)
Tato diplomová práce se zabývá představením metod vhodných pro analýzu kategoriálních dat se snadnou interpretací. Primární úlohou je tyto metody identifikovat, představit a následně je otestovat na vhodném datasetu s kategoriálními daty. Práce začíná úvodem do problematiky kategoriálních dat a vysvětlením konceptu explainable AI (XAI) neboli vysvětlitelné umělé inteligence. Následně jsou představeny jednotlivé metody pro analýzu kategoriálních dat se snadnou interpretací, které mohou být také jednoduše integrovány do konceptu XAI, jelikož je jejich rozhodovací proces snadno interpretovatelný. Je zde vhodně shrnut jejich teoretický základ, který má za cíl čtenářovi poskytnout srozumitelný a strukturovaný přehled s popisem jednotlivých metod a přístupů. Druhá část této diplomové práce je praktická a jednotlivé metody jsou otestovány na datasetu s kategoriálními daty. Tato praktická část je zpracována v programovacím jazyce Python za pomoci statistických knihoven a knihoven strojového učení, a může čtenářovi sloužit i jako manuál pro aplikaci metod pro analýzu kategoriálních dat a intepretaci jejich výsledků. V závěrečné části diplomové práce jsou shrnuty klíčové poznatky a doporučení pro využití metod v praxi. Práce poskytuje čtenářům vodítko pro výběr vhodných metod analýzy kategoriálních dat v závislosti na konkrétních úlohách a požadavcích a přispívá k lepšímu porozumění možností a omezení různých metod v oblasti XAI a jejich praktického významu pro analýzu kategoriálních dat.
Vedoucí práce: Petr Máša
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2023
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2023
Způsob přístupu: Internet
Keywords: znalostní a webové technologie [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses