Аналіз винятків за допомогою алгоритмів машинного навчання в ElasticSearch
Вантажиться...
Дата
2022
Автори
Науковий керівник
Укладач
Редактор
Назва журналу
Номер ISSN
Номер E-ISSN
Назва тому
Видавець
Одеський національний університет ім. І. І. Мечникова
Анотація
Метою дипломної роботи являється отримання якісних результатів інтелектуального аналізу на прикладі певного датасата за допомогою пошукового двигуну на основі повнотекстового пошуку Lucene Elastic Search.
Для візуалізації результатів використано компонент Kibana. який отримує дані від Elastic Search у вигляді JSON-запитів.
Результатом дипломної роботи являються моделі для задачі виявлення викидів, регресії та класифікації.
Робота кожної із моделей перевірена на датасеті, який представляє собою продаж розумних годинників.
The purpose of the thesis is to obtain qualitative results of data mining on the example of a certain date using a search engine based on full-text search Lucene Elastic Search. The Kibana component was used to visualize the results. which receives data from Elastic Search in the form of JSON requests. The result of the thesis work of the model for the task of identifying outliers, regression and classification. The work of each of the models is tested on the dataset, which is the sale of smart watches.
The purpose of the thesis is to obtain qualitative results of data mining on the example of a certain date using a search engine based on full-text search Lucene Elastic Search. The Kibana component was used to visualize the results. which receives data from Elastic Search in the form of JSON requests. The result of the thesis work of the model for the task of identifying outliers, regression and classification. The work of each of the models is tested on the dataset, which is the sale of smart watches.
Опис
Ключові слова
126 інформаційні системи та технології, аналіз, модель, датасет, документоорієнтовність
Бібліографічний опис
Закап, Н. Д. Аналіз винятків за допомогою алгоритмів машинного навчання в ElasticSearch : дипломна робота бакалавра / Н. Д. Закап. – Одеса, 2022. – 53 с.