Genetické programování v úlohách predikce

Název anglicky

Genetic Programming in Prediction Tasks

Jazyk práce

český

Abstrakt

V této práci jsou představeny různé metody strojového učení, jež lze využít v úlohách predikce založených na regresi. Detailněji je popsáno stromové a lineární genetické programování. S vybranými algoritmy strojového učení (lineární regrese, náhodný les, vícevrstvý perceptron a stromové genetické programování) jsou provedeny experimenty na volně dostupných datových sadách za využití knihoven scikit-learn a gplearn, a získané výsledky jsou porovnány z pohledu kvality predikce. Stěžejní částí této práce byla implementace systému lineárního genetického programování v programovacím jazyce C++, která byla nejprve testována na umělých úlohách symbolické regrese, a následně na reálných datových sadách. Výsledky získané pomocí vytvořené implementace jsou porovnány vůči výsledkům získaným pomocí knihovny gplearn.

Klíčová slova

genetické programování, lineární genetické programování, strojové učení, lineární regrese, náhodný les, vícevrstvý perceptron, regrese, Python, C++, scikit-learn, gplearn

Ústav

Ústav počítačových systémů FIT VUT v Brně

Studijní program

Informační technologie

Soubory

Stav

obhájeno, hodnocení C

Obhajoba

13. července 2020

Oponent

Mrázek Vojtěch, Ing., Ph.D.

Průběh obhajoby

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C.

Otázky u obhajoby

Jakým způsobem by bylo možné zahrnout do vaší implementace lineárního genetického programování podmínečné instrukce (skoky)?
V čem vidíte největší technický problém, který bylo potřeba vyřešit?
Podle čeho jste vybíral hodnotící funkce?

Komise

Sekanina Lukáš, prof. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), předseda
Beran Vítězslav, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Holík Lukáš, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Jaroš Jiří, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Křivka Zbyněk, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen

Citace

MACHAČ, Michal. Genetické programování v úlohách predikce. Brno, 2020. Bakalářská práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2020-07-13. Vedoucí práce Sekanina Lukáš. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22349/

BibTeX

@bachelorsthesis{FITBT22349,
    author = "Michal Macha\v{c}",
    type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Genetick\'{e} programov\'{a}n\'{i} v \'{u}loh\'{a}ch predikce",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2020,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22349/"
}