20.500.12556/DKUM-42070 SAMODEJNO PRIMERJANJE METOD STROJNEGA UČENJA V OKOLJU WEKA AUTOMATIC COMPARISON OF MACHINE LEARNING METHODS IN WEKA V diplomski nalogi je opisano strojno učenje in problemi, ki jih rešujemo s strojnim učenjem. Zajeto in opisano je tudi okolje Weka, s pomočjo katerega lahko iz podatkovnih množic pridobivamo skrito znanje. Predstavljena je tudi struktura ARFF datoteke, kot tudi princip ustvarjanja takšne datoteke ter uporaba le-te. Opisan je razvoj programa za samodejno primerjavo metod strojnega učenja, ki kot rezultat vrne urejen izpis podatkov testiranj podatkovnih množic v Excel datoteko. Princip razvoja programa obsega še opis uporabljene programske opreme in tehnologij, izdelavo uporabniškega vmesnika programa ter nekatere primere kode programskega jezika Java kot rešitev zastavljenega problema. This bachelor degree describes machine learning, problems that are solved with methods of it and Weka environment with which we can search for hidden knowledge in datasets. It also includes description and structure of ARFF file, principles of creating it and using it as a dataset. Bachelor degree also includes development of program for automatic comparison of machine learning methods and process of showing results, from tested datasets, in output Excel file. Software and technologies used in project, creation of user interface and samples of Java codes as the solution of problem are also presented. strojno učenje okolje Weka ARFF datoteke podatkovne množice machine learning Weka environment ARFF files datasets true true false [M. Špindler] Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2013-09-10 22:55:36 2013-09-18 17:40:59 2022-05-06 03:07:23 2021-04-26 03:34:07 2013 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.5:004.6(043.2) 17462294 URN:SI:UM:DK:ZFZ0EOIT UNI_Spindler_Matic_2013.pdf UNI_Spindler_Matic_2013.pdf 1 92F008FA8D3459F51B9DA8B1678B4A97 ee7c175225b5aa299b1c608b6bfc75bcdfe48970116db4f0b79419d331356ddd 4d6e385d-7c0a-11eb-bb7a-00155d0001ca https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=58538 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0