20.500.12556/DKUM-78592 Ogrodje NiaAML za samodejno strojno učenje magistrsko delo Automated Machine Learning Framework NiaAML V magistrskem delu smo raziskali področje samodejnega strojnega učenja in natančneje metodo za samodejno strojno učenje, imenovano NiaAML. Osredotočili smo se predvsem na iskanje klasifikacijskih cevovodov s pomočjo stohastičnih populacijskih algoritmov po vzorih iz narave. S pomočjo programskega jezika Python in knjižnic, ki jih ponuja, smo razvili istoimensko ogrodje za samodejno strojno učenje NiaAML, namenjeno iskanju in optimizaciji klasifikacijskih cevovodov. V ogrodju smo metodo NiaAML poskusili še izboljšati, nato pa smo primerjali rezultate med originalno in spremenjeno metodo NiaAML. In this thesis, we researched the field of automatic machine learning and, more precisely, the method for automatic machine learning called NiaAML. We focused mainly on searching for classification pipelines using stochastic population-based nature-inspired algorithms. With the help of the Python programming language and the libraries it offers, we have also developed a framework of the same name for finding and optimizing classification pipelines. We tried to further improve the NiaAML method in the framework, and then compared the results between the original and the modified NiaAML method. algoritmi po vzorih iz narave klasifikacijski cevovodi samodejno strojno učenje automated machine learning classification pipelines nature-inspired algorithms true true false [L. Pečnik] Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2021-01-25 17:56:36 2021-02-17 13:24:35 2022-08-09 19:16:01 2021-02-18 03:28:17 2021 0 Maribor 0 Maribor XIII, 62 f. 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.85.021(043.2) 54864387 URN:SI:UM:DK:RIJDBYBY MAG_Pecnik_Luka_2021.pdf MAG_Pecnik_Luka_2021.pdf 1 922B5C28D27FF25962C99A9357372021 51451f25232fb600ff9e222d9f66db6a7e0cdae8ecde3c817145adc3e1629c43 18392443-7c12-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/c77f43b2-97c6-4939-82c3-c971300ee9cd https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=148615 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0