| Naslov: | STROJNO UČENJE NA VELIKIH PODATKIH Z UPORABO MONGODB, R IN HADOOP |
|---|
| Avtorji: | ID Adanza Dopazo, Daniel (Avtor)
ID Podgorelec, Vili (Mentor) Več o mentorju...  |
|---|
| Datoteke: |  MAG_Adanza_Dopazo_Daniel_2016.pdf (5,92 MB)
MD5: 33A2622B2BDC944541B2DF60AB466FAA
|
|---|
| Jezik: | Slovenski jezik |
|---|
| Vrsta gradiva: | Magistrsko delo/naloga |
|---|
| Tipologija: | 2.09 - Magistrsko delo |
|---|
| Organizacija: | FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
|
|---|
| Opis: | Osrednji namen tega magistrskega dela je testiranje različnih pristopov in izvedba več eksperimentov na različnih podatkovnih zbirkah, razporejenih na infrastrukturi za obdelavo velikih podatkov. Da bi dosegli ta cilj, smo magistrsko nalogo strukturirali v tri glavne dele.
Najprej smo pridobili deset javno dostopnih podatkovnih zbirk z različnih področij, ki so dovolj kompleksne (glede na obseg podatkov in število atributov) za namen izvajanja analize velikih podatkov na ustrezen način. Zbrane podatke smo najprej predhodno obdelali, da bi bili združljivi s podatkovno bazo MongoDB.
V drugem delu smo analizirali zbrane podatke in izvedli različne poskuse s pomočjo orodja R, ki omogoča izvedbo statistične obdelave podatkov. Orodje R smo pri tem povezali s podatkovno bazo MongoDB.
V zadnjem delu smo uporabili še ogrodje Hadoop, s pomočjo katerega smo dokončali načrtovano infrastrukturo za obdelavo in analizo velikih podatkov. Za namen tega magistrskega dela smo vzpostavili sistem v načinu enega vozlišča v gruči. Analizirali smo razlike z vidika učinkovitosti vzpostavljene infrastrukture in delo zaključili z razpravo o prednostih in slabostih uporabe predstavljenih tehnologij za obdelavo velikih podatkov. |
|---|
| Ključne besede: | veliki podatki, strojno učenje, analiza podatkov |
|---|
| Kraj izida: | [Maribor |
|---|
| Založnik: | D. Adanza Dopazo |
|---|
| Leto izida: | 2016 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-64710 |
|---|
| UDK: | 004.8:004.65(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 20345622 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:1BP9VDDA |
|---|
| Datum objave v DKUM: | 08.12.2016 |
|---|
| Število ogledov: | 1623 |
|---|
| Število prenosov: | 204 |
|---|
| Metapodatki: |    |
|---|
| Področja: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
Kopiraj citat |
|---|
| | | | Skupna ocena: | (0 glasov) |
|---|
| Vaša ocena: | Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom. |
|---|
| Objavi na: |  |
|---|
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše
podrobnosti ali sproži prenos. |
