Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10889/13171
Title: Προσέγγιση δεικτών βάσεων δεδομένων με μηχανική μάθηση
Other Titles: A machine learning approach to databases indexes
Authors: Σπυρόπουλος, Σπυρίδων
Keywords: Μεγάλου όγκου δεδομένα
Κατηγοριοποίηση
Νευρωνικά δίκτυα
Μηχανική μάθηση
Keywords (translated): Big data
Classification
Neural networks
Machine learning
Abstract: For this thesis, neural network models have been developed to experiment with classification on numerical data. The architectures used these years give the opportunity to manage large volumes of data and export correlations. Every minute, the number of data is constantly increasing and the target is to make better use of it for various problems. Due to the large amount of data it is imperative to find data with similar characteristics. In this thesis a combinational analysis technique based on a "balls in bins" game for the purpose of classification is implemented. Classification combined with machine learning techniques enables prediction. This would not be possible without the proper computing tools and libraries that make the task of the developer much easier. The work is divided into two parts. The bibliographical section presents the theoretical documentation of machine learning techniques as well as a general overview of the main knowledge studied for the writing of this work. The experimental section attempts to implement a technique, combinational analysis for data processing, and three neural networks for predicting data categories.
Abstract (translated): Στην παρούσα Διπλωματική Εργασία αναπτύχθηκαν μοντέλα νευρωνικών δικτύων με σκοπό τον πειραματισμό κατηγοριοποίησης πάνω σε αριθμητικά δεδομένα. Οι αρχιτεκτονικές που χρησιμοποιούνται αυτά τα χρόνια δίνουν την δυνατότητα διαχείρισης μεγάλου όγκου δεδομένων και εξαγωγής συσχετίσεων. Κάθε λεπτό που περνάει ο αριθμός των δεδομένων συνεχώς αυξάνεται και σκοπός είναι η καλύτερη αξιοποίησή τους για διάφορα προβλήματα. Λόγω του μεγάλου όγκο των δεδομένων καθίσταται επιτακτική η ανάγκη εύρεση δεδομένων με παρόμοια χαρακτηριστικά. Στην παρούσα διπλωματική εργασία υλοποιείται μία τεχνική συνδυαστικής ανάλυσης βασισμένη σε ένα "balls in bins" παιχνίδι με σκοπό την κατηγοριοποίηση. Η κατηγοριοποίηση σε συνδυασμό με τεχνικές μηχανικής μάθησης δίνει την δυνατότηα προβλέψεων. Αυτό φυσικά δεν θα ήταν εφικτό χωρίς τα κατάλληλα υπολογιστικά εργαλεία και βιβλιοθήκες που καθιστούν το έργο του προγραμματιστή αρκετά ευκολότερο. Η εργασία χωρίζεται σε δύο μέρη. Στο βιβλιογραφικό μέρος παρουσιάζεται η θεωρητική τεκμηρίωση τεχνικών μηχανικής μάθησης αλλά και μια γενική επισκόπηση των κύριων γνώσεων που μελετήθηκαν για την συγγραφή της παρούσας εργασίας. Το πειραματικό τμήμα επιχειρεί να υλοποιήσει μία τεχνική ,συνδυαστικής ανάλυσης για προεργασία των δεδομένων, και τρία νευρωνικά δίκτυα για πρόβλεψη κατηγοριών των δεδομένων.
Appears in Collections:Τμήμα Μηχανικών Η/Υ και Πληροφορικής (ΔΕ)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
SpyridonSpyropoulos_Thesis(AM_235895).pdf2.03 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons