University of Oulu

Keinotekoiset neuroverkot luokitteluongelmissa

Saved in:
Author: Salonen, Joni1
Organizations: 1University of Oulu, Faculty of Technology, Process Engineering
Format: ebook
Version: published version
Access: open
Online Access: PDF Full Text (PDF, 0.9 MB)
Pages: 39
Persistent link: http://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-202104107517
Language: Finnish
Published: Oulu : J. Salonen, 2021
Publish Date: 2021-04-12
Thesis type: Bachelor's thesis
Description:

Tiivistelmä

Tämä kandidaatintyö koostuu teoriaosasta sekä kokeellisesta osiosta. Työn koostuessa sekä teoriaosasta että kokeellisesta osiosta, lukijalle tarjotaan teoriaosiossa pintaraapaisu tiedonlouhinnan sekä keinotekoisten neuroverkkojen pariin. Kerrottaessa tiedonlouhinnasta esitellään tiedonlouhinnan merkitystä nykypäivän yhteiskunnalle, jossa kerättävän ja varastoitavan datan määrä kasvaa lähes eksponentiaalisella vauhdilla. Tiedonlouhinnan yhteydessä esitellään kolme tyypillistä tiedonlouhinnan tuottamaa mallia sekä esitellään tiedonlouhinnassa käytettävä CRISP-DM-toimintamalli, jonka avulla tiedonlouhintaprosessit saavat kronologisesti etenevät suuntaviivat. Tiedonlouhinnan lisäksi työssä esitellään keinotekoisten neuroverkkojen keskeisimpiä periaatteita perehtymällä siihen, miten keinotekoiset neuroverkot todellisuudessa rakentuvat, oppivat ja vaikuttavat eri sovellusten kautta ihmisten elämään. Keinotekoisten neuroverkkojen luokittelukykyä havainnollistetaan työn kokeellisessa osiossa, jota varten työhön on etsitty luokittelua vaativa aineisto. Kokeellisessa osiossa esitellään yksi mahdollisista neuroverkkoluokittimen muodostamistavoista hyödyntäen numeerisen laskennan tietokoneohjelmisto MATLAB®:ia. MATLAB® tarjoaa suoraviivaisen menettelytavan keinotekoisten neuroverkkojen opettamiseen tietyn luokitteluongelman ratkaisemiseksi. Kokeellisen osion lopussa neuroverkkoluokittimen avulla saatua lopputulosta arvioidaan, jonka perusteella laaditaan yhteenveto keinotekoisten neuroverkkojen käytettävyydestä erilaisten luokitteluongelmien yhteydessä.

see all

Subjects:
Copyright information: © Joni Salonen, 2021. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for your own personal use. Commercial use is prohibited.