Tato diplomová práce se zabývá možnostmi Machine Learning v Microsoft Azure. V teoretické části práce je nahlédnuto do historie strojového učení v Microsoftu, popsány jsou praktické příklady využití strojového učení a součástí jsou i dvě případové studie využití Azure Machine Learning v praxi, z nichž jedna popisuje inteligentní řízení univerzitní budovy. V praktické části práce jsou názorně ukázány možnosti využití Azure Machine Learning na předpovědi hodnocení filmů.
Annotation in English
This Master's thesis deals with the possibilities of Machine Learning in Microsoft Azure. In the theoretical part of the thesis is looked into the history of machine learning in Microsoft, described are specific examples of using machine learning and included are two case studies of the use of Azure Machine Learning in practice, one of which describes the intelligent management of a university building. In the practical part of the thesis are clearly presented how to use Azure Machine Learning predictions on movie ratings.
Keywords
strojové učení, azure, microsoft, zpracování dat
Keywords in English
machine learning, azure, microsoft, data processing
Length of the covering note
73 s.
Language
CZ
Annotation
Tato diplomová práce se zabývá možnostmi Machine Learning v Microsoft Azure. V teoretické části práce je nahlédnuto do historie strojového učení v Microsoftu, popsány jsou praktické příklady využití strojového učení a součástí jsou i dvě případové studie využití Azure Machine Learning v praxi, z nichž jedna popisuje inteligentní řízení univerzitní budovy. V praktické části práce jsou názorně ukázány možnosti využití Azure Machine Learning na předpovědi hodnocení filmů.
Annotation in English
This Master's thesis deals with the possibilities of Machine Learning in Microsoft Azure. In the theoretical part of the thesis is looked into the history of machine learning in Microsoft, described are specific examples of using machine learning and included are two case studies of the use of Azure Machine Learning in practice, one of which describes the intelligent management of a university building. In the practical part of the thesis are clearly presented how to use Azure Machine Learning predictions on movie ratings.
Keywords
strojové učení, azure, microsoft, zpracování dat
Keywords in English
machine learning, azure, microsoft, data processing
Research Plan
Seznamte se s oblastí strojového učení (Machine Learning).
Vytvořte praktické návody použití nástroje Microsoft Azure v oblasti Machine Learning.
Navrhněte vhodnou strukturu dat a vhodná reálná data pro použití s Microsoft Azure.
Implementujte ukázkovou praktickou aplikaci.
Proveďte analýzu výsledného řešení.
Research Plan
Seznamte se s oblastí strojového učení (Machine Learning).
Vytvořte praktické návody použití nástroje Microsoft Azure v oblasti Machine Learning.
Navrhněte vhodnou strukturu dat a vhodná reálná data pro použití s Microsoft Azure.
Implementujte ukázkovou praktickou aplikaci.
Proveďte analýzu výsledného řešení.
Recommended resources
BARGA, Roger, Wee Hyong TOK a FONTAMA. Predictive Analytics with Microsoft Azure Machine Learning: Build and Deploy Actionable Solutions in Minutes. 1. vyd. English: Apress, 2014. ISBN 978-1484204467.
BISHOP, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. New York: Springer, c2006, xx, 738 s. ISBN 0-387-31073-8.
MITCHELL, Tom M. Machine learning. Boston: WCB/McGraw-Hill, c1997, xvii, 414 s. ISBN 0-07-042807-7.
ABU-MOSTAFA, Yaser S, Malik MAGDON-ISMAIL a Hsuan-Tien LIN. Learning from data: a short course. Pasadena, CA?: AML Book, c2012, xii, 201 s. ISBN 978-1-60049-006-4.
ALPAYDIN, Ethem. Introduction to machine learning. 2nd ed. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, c2010, xl, 537 s. ISBN 978-0-262-01243-0.
Microsoft\symbol{39}s Cloud Platform: Azure \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. Seattle, Dostupné z: http://azure.microsoft.com/en-us/
ŠENOVSKÝ, Pavel. Modelování rozhodovacích procesů, skripta, 2. vydání. Ostrava: Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava, 2009.
BÍLA J.: Umělá inteligence a neuronové sítě v aplikacích, ČVUT, 1996, ISBN 80-01-01275-1.
Recommended resources
BARGA, Roger, Wee Hyong TOK a FONTAMA. Predictive Analytics with Microsoft Azure Machine Learning: Build and Deploy Actionable Solutions in Minutes. 1. vyd. English: Apress, 2014. ISBN 978-1484204467.
BISHOP, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. New York: Springer, c2006, xx, 738 s. ISBN 0-387-31073-8.
MITCHELL, Tom M. Machine learning. Boston: WCB/McGraw-Hill, c1997, xvii, 414 s. ISBN 0-07-042807-7.
ABU-MOSTAFA, Yaser S, Malik MAGDON-ISMAIL a Hsuan-Tien LIN. Learning from data: a short course. Pasadena, CA?: AML Book, c2012, xii, 201 s. ISBN 978-1-60049-006-4.
ALPAYDIN, Ethem. Introduction to machine learning. 2nd ed. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, c2010, xl, 537 s. ISBN 978-0-262-01243-0.
Microsoft\symbol{39}s Cloud Platform: Azure \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. Seattle, Dostupné z: http://azure.microsoft.com/en-us/
ŠENOVSKÝ, Pavel. Modelování rozhodovacích procesů, skripta, 2. vydání. Ostrava: Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava, 2009.
BÍLA J.: Umělá inteligence a neuronové sítě v aplikacích, ČVUT, 1996, ISBN 80-01-01275-1.
