Využití nástroje Weka v oblasti machine learning

Abstract

Tato práce se zabývá analytickým nástrojem Weka a jeho použitím ve strojovém učení. V~jednotlivých kapitolách je popsáno prostředí nástroje spolu s algoritmy, kterými disponuje. Nástroj Weka je dále popisován z hlediska propojení jednotlivých modulů a možností paralelizace. V~tomto nástroji jsme analyzovali datasety z problematiky detekce síťových útoků jak na osobním počítači, tak v prostředí HPC - přičemž jsme se zaměřili na možnosti nástroje a problematiku zpracování velkých datasetů. Pomocí nástroje Weka jsme úspěšně analyzovali datasety z oblasti detekce síťových útoků na výpočetních uzlech HPC a identifikovali jsme možnosti paralelizace. Na základě výsledků je možné jednotlivá zjištění dále zpracovávat.

This thesis describes analytic tool Weka and its usage in machine learning. Following chapters describes tools' interface along with available algorithms. Weka tool is further analyzed from technical aspects like interconnection of modules and parallelization. We also analyzed datasets of intruder detection issue on both personal computer and HPC environment - we focused on possibilities of Weka tool and issue of processing large datasets. Intruder detection datasets were successfully analyzed on HPC nodes and parallelization possibilities were identified. Various findings could be further processed based on the results.