Analýza cloudových platforem se zaměřením na automatizované strojové učení
| Název práce: | Analýza cloudových platforem se zaměřením na automatizované strojové učení |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Kuska, Petr |
| Typ práce: | Bakalářská práce |
| Vedoucí práce: | Chudán, David |
| Oponenti práce: | Kliegr, Tomáš |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | Předmětem této bakalářské práce je porovnání vybraných cloudových platforem se zaměřením na automatizované strojové učení. Práce postupuje od historie strojového učení, vysvětlení pojmu automatizované strojové učení přes popis vybraných platforem. V praktické části jsou vybrané služby porovnány na základě dosažených výsledků modelů automatizovaného strojového učení s modely od odborníků. V závěru práce jsou shrnuty silné a slabé stránky analyzovaných platforem a také doporučení, které platformy jsou nejvhodnější pro uživatele, kteří nemají znalosti programování. |
| Klíčová slova: | automatizované strojové učení; MLaaS; AutoML; BigML; H2O.ai Driverless AI; Google Cloud; IBM Watson Studio; Microsoft Azure Machine Learning Studio |
| Název práce: | Analysis of cloud platforms with a focus on automated machine learning |
|---|---|
| Autor(ka) práce: | Kuska, Petr |
| Typ práce: | Bachelor thesis |
| Vedoucí práce: | Chudán, David |
| Oponenti práce: | Kliegr, Tomáš |
| Jazyk práce: | Česky |
| Abstrakt: | The subject of this bachelor thesis is a comparison of selected cloud platforms supporting automated machine learning. The thesis advances from the history of machine learning, explanation of the concept of automated machine learning and other related terms through the description of chosen platforms. In the practical part the platforms are compared based on the results of the automated machine learning models with experts’ models. At the end of the thesis, the strengths and weaknesses of the analysed platforms are summarized, as well as recommendations on which platforms are most suitable for users who do not have programming knowledge. |
| Klíčová slova: | H2O.ai Driverless AI; Microsoft Azure Machine Learning Studio; AutoML; BigML; Google Cloud; automated machine learning; IBM Watson Studio; MLaaS |
Informace o studiu
| Studijní program / obor: | Aplikovaná informatika/Aplikovaná informatika |
|---|---|
| Typ studijního programu: | Bakalářský studijní program |
| Přidělovaná hodnost: | Bc. |
| Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Fakulta: | Fakulta informatiky a statistiky |
| Katedra: | Katedra informačního a znalostního inženýrství |
Informace o odevzdání a obhajobě
| Datum zadání práce: | 4. 12. 2019 |
|---|---|
| Datum podání práce: | 11. 5. 2020 |
| Datum obhajoby: | 15. 6. 2020 |
| Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/71848/podrobnosti |