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Abstract
Costruire un "data mining workflow" dipende almendo dal dataset e dagli obiettivi degli utenti. Questo processo è complesso a causa dell'elevato numero di algoritmi disponibili e della difficoltà nel scegliere il migliore algoritmo, opportunamente parametrizzato. Di solito, i data scientists usano tools di analisi per decidere quale algoritmo ha le migliori performance nel loro specifico dataset, confrontando le performance fra i diversi algoritmi. Lo scopo di questo progetto è mettere le basi a un sistema software che porta verso la giusta direzione la costruzione di tali workflow, per trovare il migliore a seconda del dataset degli utenti e dei loro obiettivi.
Abstract
Costruire un "data mining workflow" dipende almendo dal dataset e dagli obiettivi degli utenti. Questo processo è complesso a causa dell'elevato numero di algoritmi disponibili e della difficoltà nel scegliere il migliore algoritmo, opportunamente parametrizzato. Di solito, i data scientists usano tools di analisi per decidere quale algoritmo ha le migliori performance nel loro specifico dataset, confrontando le performance fra i diversi algoritmi. Lo scopo di questo progetto è mettere le basi a un sistema software che porta verso la giusta direzione la costruzione di tali workflow, per trovare il migliore a seconda del dataset degli utenti e dei loro obiettivi.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Parisi, Luca
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Data Mining,Classificazione,Machine Learning,Workflows,Software Product Line
Data di discussione della Tesi
15 Dicembre 2016
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Parisi, Luca
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Data Mining,Classificazione,Machine Learning,Workflows,Software Product Line
Data di discussione della Tesi
15 Dicembre 2016
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