arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Statistiline triivi avastamise meetod
Nimi Simona Micevska
Kokkuvõte Masinõppemudelid eeldavad, et andmed pärinevad statsionaarsest jaotusest.
Praktikas on tihti vaja mudelitega tõlgendada andmeid, mis pärinevad kiiresti dünaamiliselt muutuvast andmevoost. Seda muutust õppe- ja testvalimis nimetatakse kontseptuaalseks triiviks (ingl k concept drift). Kontseptuaalse triivi olemasolu võib kahjustada mudelennustuste täpsust ja usaldusväärsust. Seetõttu on kontseptuaalse triivi arvestamine väga oluline, et vähendada selle negatiivset mõju tulemustele. Kontseptuaalse triivi arvestamiseks tuleb see kõigepealt tuvastada. Selle tuvastamiseks kasutatakse triivi detektoreid. Reaktiivsed kontseptuaalse triivi detektorid püüavad tuvastada triivi niipe kui see ilmneb, jälgides aluseks oleva masinõppe mudeli toimimist. Tõlgendatavus on masinõppes tähtis ja meetod võib osutuda kasulikuks mitte ainult triivi olemasolu tuvastamiseks andmekogumis, vaid ka triivi põhjuste tuvastamisel ja analüüsimisel.
Käesolevas töös rõhutatakse tõlgendatavuse tähtsust triivi tuvastamisel ja esitatakse statistilise triivi tuvastamise meetod (SDDM), mis tuvastab triivi kiiresti arenevates andmevoogudes, kusjuures võrdluses kaasaegsete meetoditega esineb vähem valepositiivseid ja valenegatiivsed tulemusi. Meetod annab ka kontseptuaalse triivi põhjuste tõlgenduse. Töös näidatakse meetodi tõhusust, rakendades seda nii sünteetilistele kui ka reaalsetele andmekogumitele.
Lõputöö keel inglise
Lõputöö tüüp Magister - Informaatika
Juhendaja(d) Sherif Sakr, Toivo Vajakas
Kaitsmise aasta 2019
PDF