Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.advisorAlbert, Adam
dc.contributor.authorHabrnal, Vojtěch
dc.date.accessioned2023-06-23T08:45:24Z
dc.date.available2023-06-23T08:45:24Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.otherOSD002
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/150272
dc.description.abstractCílem práce je shrnout teorii strojového učení v multiagentních systémech za pomocí symbolické reprezentace poznatků. Student v případové studii naprogramuje agenta, který bude na základě znalostí specifikovaných v jazyce predikátové logiky 1. řádu budovat reprezentaci pro klasifikaci příkladů v podobě rozhodovacího stromu.cs
dc.description.abstractThe aim of the thesis is to summarize the theory of machine learning in multi-agent systems using the symbolic representation of knowledge. In the case study, the student will program an agent that will build a representation for classifying examples in the form of a decision tree based on knowledge specified in the language of predicate logic of the 1st order.en
dc.format.extent1827296 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocs
dc.publisherVysoká škola báňská – Technická univerzita Ostravacs
dc.subjecttypografiecs
dc.subject\LaTeXcs
dc.subjectbakalářská prácecs
dc.subjectmultiagentní systémcs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectrozhodovací stromycs
dc.subjecttypographyen
dc.subject\LaTeXen
dc.subjectbachelors thesis, multi-agent systemen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectdecision treesen
dc.titleSymbolické metody strojového učení a rozhodovací stromycs
dc.title.alternativeSymbolic Methods of Machine Learning and Decision Treesen
dc.typeBakalářská prácecs
dc.contributor.refereeRadvanský, Martin
dc.date.accepted2023-05-29
dc.thesis.degree-nameBc.
dc.thesis.degree-levelBakalářský studijní programcs
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatikycs
dc.description.department460 - Katedra informatikycs
dc.thesis.degree-programInformatikacs
dc.description.resultdobřecs
dc.identifier.senderS2724
dc.identifier.thesisHAB0065_FEI_B0613A140014_2023
dc.rights.accessopenAccess


Soubory tohoto záznamu

Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam