Využití data miningových modelů při vývoji aplikací pro iOS
Autor(ka) práce:
Poustka, Adam
Typ práce:
Diplomová práce
Vedoucí práce:
Vojíř, Stanislav
Oponenti práce:
Zeman, Václav
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Tato diplomová práce se věnuje problematice využití data minigových metod a strojového učení v průběhu vývoje mobilních aplikacích pro platformu iOS. Hlavním cílem této práce je vytvoření, integrace a evaluace různých modelů strojového učení, které byly vytvořeny pomocí rozdílných nástrojů, do iOS aplikace. V teoretické části této práce je proveden průzkum literatury, která se zaměřuje na problematiku využití strojového učení v mobilních aplikacích, definice strojového učení a specifika jeho využití na zařízeních s omezenou výpočetní schopností, jako jsou mobilní telefony. V praktické části této práci je popsán proces vývoje modelů určených pro nasazení v mobilních aplikacích pomocí nástrojů Create ML, BigML a TensorFlow. Pro trénování těchto modelů byly zvoleny tři datasety s rozdílnými typy dat. Jeden dataset obsahuje obrazová data a další dva obsahují data tabulární, která se liší typem obsažených dat. Jeden dataset obsahuje data čistě numerická, v druhém se nachází kombinace numerických i kategoriální dat. Následuje popis způsobu, jakým byla vytvořena mobilní aplikace a pomocí jakých technik byly vytvořené modely integrovány. V závěrečné části je provedena evaluace způsobů integrace modelů strojového učení do mobilní aplikace pro platformu iOS a jsou zde i zmíněny limitace jednotlivých přístupů. Zdrojový kód aplikace a kód použitý k před přípravě dat a trénování modelů v jazyce Python jsou dostupné na platformě GitHub a mohou sloužit jako inspirace či základ pro integraci strojového učení dalším mobilním vývojářům.
Use of machine learning models during the development of iOS applications
Autor(ka) práce:
Poustka, Adam
Typ práce:
Diploma thesis
Vedoucí práce:
Vojíř, Stanislav
Oponenti práce:
Zeman, Václav
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
This master's thesis focuses on the use of data mining methods and machine learning during the development of mobile applications for the iOS platform. The main goal of this thesis is the creation, integration, and evaluation of various machine learning models, which were developed using different tools, into an iOS application. The theoretical part of the thesis includes a literature review focused on the use of machine learning in mobile applications, the definition of machine learning, and the specifics of its use on devices with limited computational capabilities, such as mobile phones. The practical part describes the process of developing models intended for deployment in mobile applications using the tools Create ML, BigML, and TensorFlow. Three datasets with different types of data were chosen for training these models. One dataset contains image data, and the other two contain tabular data that differ in the type of included data. One dataset contains purely numerical data, while the other includes a combination of numerical and categorical data. This is followed by a description of how the mobile application was created and which techniques were used to integrate the models. The final part includes an evaluation of the methods for integrating machine learning models into a mobile application for the iOS platform and discusses the limitations of each approach. The source code of the application and the code used for data preprocessing and model training in Python are available on GitHub and can serve as inspiration or a foundation for other mobile developers integrating machine learning into their apps.
Klíčová slova:
classification; iOS; BigML; TensorFlow; machine learning; prediction; mobile applications; Create ML