Po
zvážení tém predchádzajúcich bakalárskych prác pomaly sa
utvrdzujem v tom, že nástroj dataminingu, ktorý si bude vyžadovať
vačšiu pozornosť budú neuronové sieťe. Pevne verím, že
napriek faktu, že genetické algoritmy boli témou diplomovej práce
Aleksandra
Takača: Genetic
programming data mining : Cellular approach, zostáva mi ešte
čím prispiet. Po prestudovaní spomentutej práce vyhodnotím ďalši
postup.
Preferujem
momentálne vrátane zbežného úvodu a rozboru metód, porovnať klasifikáciu
rozhodovacími stromami (napr. generovaými algoritmom ID3) a
klasifikáciu neuronovými sieťami s dôrazom na neurónové siete. Zatiaľ ako najpravdepodobnejšie
prevedenie pokladám použitie Feedforward neuronovej siete. Avšak
rozsah implementácie je otázka, na ktorú neviem odpovedať zatial.
Užitočné
linky o neuronových sieťach
- krátky úvod do DM(datamining)
- úuvod do NN(neural networks)
- praktické použitie NN v DM
- Pattern Classification and Scene Analysis,
- klasika v odbore
- podobný autor: Fisher
- veľmi dobrý a k veci úvod do NN
Software
- zoznam rôzneho softwareu na klasifikaciu s NN
- free software na klasifikáciu s NN
- limitácie: pracuje len s bodmy (x,y), kde x,y ∊ R
- java implementácia NN so spustiteľnými príkladmi
- licencia GPLv3
- možné limitácie: podporuje len spojité atribúty
Pokiaľ v poslednom bode spomenutá java implementácia NN, bude obsahovať danú limitáciu, a nenajdem iný vhodnejši software(knižnicu) na klasifikaciu s NN, vytvorí mi to príležitosť doimplementovať podporu pre enumerované atribúty.
Žiadne komentáre:
Zverejnenie komentára