arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Häkatonide tulemuste ennustamine masinõppe abil (Andmeanalüüs)
Nimi Sofiya Demchuk
Kokkuvõte Häkatonide tähtsus ja toimumise sagedus on viimase kahe aastakümne jooksul jätkuvalt kasvanud. Häkatonide võitmine võib suurendada võitnud meeskondade tuntust ja tulla osavõtjatele kasuks töökohtade leidmisel, isikliku arengu jaoks ja projektidele investorite leidmisel. Antud uurimus tugineb olemasoleval andmestikul, mis koguti 5 aasta jooksul Devposti häkatoni platvormilt ja mis sisaldab umbes 5000 häkatoni ja enam kui 60000 projekti andmeid. Uurimuses kasutati andmeanalüüsi ja masinõppe tehnikaid tuvastamaks häkatoni meeskondade neid aspekte, mis parandavad meeskondade võiduvõimalusi. Antud töö on katse tegeleda lüngaga häkatonide tulemuste ennustamisel ja demonstreerida erinevate projekti tunnuste tähtsust suure ulatusega andmestiku uurimise tulemuste põhjal. Rakendatud tehnikad visandavad raamistiku masinõppe protsessile lähenemiseks täiesti uue klassifikatsiooni probleemi jaoks. Raamistik adresseerib antud probleemile iseäraseid raskusi ja soovitud tulemuse vajadusi. Valitud meetoditeks olid naiivne Bayes, logistiline regressioon ja juhuslik mets, kuna neid meetodeid kasutatakse laialdaselt sarnaste klassifitseerimisülesannete jaoks. Lisaks valiti XGBoost, kuna viimastel aastatel on see meetod andnud tipptasemel tulemusi erinevate andmeteaduse probleemide lahendamisel. Samuti oli fookuses projektide tunnuste leidmine ja tunnuste valik klassifikatsioonimudelite suutlikkuse parandamiseks. Töös näidatakse, et arendatud algoritmid töötavad paremini kui tavamõistusel tuginev reeglipõhine lähtetase.
Lõputöö keel inglise
Lõputöö tüüp Magister - Tarkvaratehnika
Juhendaja(d) Irene-Angelica Chounta, Alexander Nolte
Kaitsmise aasta 2019
PDF