Gradient Boosting Machine and Artificial Neural Networks in R and H2O

Neuronové sítě jsou jedním z nejvíce fascinujících algoritmů strojového učení. Mají za sebou však velmi bouřlivý vývoj. Neuronové sítě byly dlouho považovány za algoritmus, který je velmi nespolehlivý a výpočetně náročný. Dnes již víme, že moderní neuronové sítě mohou být úspěšně aplikovány v mnoha úlohách, i když jejich hlavní nevýhoda, tedy značná výpočetní náročnost, stále přetrvává. Statistické modely založené na technice boosting, jsou považovány za jednu z nejpřevratnějších myšlenek na poli algoritmů strojového učení. Tyto modely jsou založeny kombinaci několika slabých modelů, které pak dohromady tvoří jeden silný model. Tato práce se zabývá srovnáním těchto dvou modelů na třech reálných případových studiích. První případová studie se zabývá modelováním pravděpodobnosti loupeže v ulicích města Chicago, druhá případová studie je klasickým příkladem modelování pravděpodobnosti, že zákazník telekomunikační společnosti vypoví smlouvu a poslední případová studie je aplikací počítačového vidění. Cílem této práce je také představení open-source platformy pro strojové učení H2O. H2O obsahuje mimo jiné rozhraní pro R a dokáže běžet samostatně, nebo na Hadoop clusteru. Práce také obsahuje úvod do open-source softwarové knihovny pro zpracování velkých dat Apache Hadoop. Konkrétně do open-source distribuce Hortonworks Data Platform.