Simple view
Full metadata view
Authors
Statistics
Automatyczne dzielenie użytkowników serwisu internetowego na kategorie
Automatically dividing users of web service into categories.
Machine Learning, Statystyka, Prawdopodobieństwo, Bag of Words, Logistyczna Regresja, Word2Vect, Gaussian Mixture Model, Natural Language Processing
Machine Learning, Statistics, Probability, Bag of Words, Logistic Regression, Word2Vect, Gaussian Mixture Model, Natural Language Processing
Niniejsza praca opisuje rozwiązanie zadanego problemu z użyciem technik Machine Learning i statystyki. Na podstawie dostarczonego forum, gdzie struktura postu zawiera tekst, autora i godzinę program napisany w ramach tej pracy uczy się struktury postów bazując na technikach NLP (Natural Language Processing). Następnie po wytrenowaniu odpowiednich modeli Statystycznych rozwiązanie zaproponowane w tej pracy jest w stanie odpowiedzieć dla zadanego tekstu i godziny z pewnym prawdopodobieństwem który z autorów obecnych na forum napisał ten post.
This thesis describes solution of given problem with use of Machine Learning and Statistics. Based on provided forum, where structure of post consists of text, author and hour when post was written the program created for the purpose of this thesis learn structure of posts using Natural Language Processing technics. Then after proper Statistical models were trained solution proposed in this thesis is able to answer for given text and hour with given probability which of authors from the forum wrote this post.
| dc.abstract.en | This thesis describes solution of given problem with use of Machine Learning and Statistics. Based on provided forum, where structure of post consists of text, author and hour when post was written the program created for the purpose of this thesis learn structure of posts using Natural Language Processing technics. Then after proper Statistical models were trained solution proposed in this thesis is able to answer for given text and hour with given probability which of authors from the forum wrote this post. | pl |
| dc.abstract.pl | Niniejsza praca opisuje rozwiązanie zadanego problemu z użyciem technik Machine Learning i statystyki. Na podstawie dostarczonego forum, gdzie struktura postu zawiera tekst, autora i godzinę program napisany w ramach tej pracy uczy się struktury postów bazując na technikach NLP (Natural Language Processing). Następnie po wytrenowaniu odpowiednich modeli Statystycznych rozwiązanie zaproponowane w tej pracy jest w stanie odpowiedzieć dla zadanego tekstu i godziny z pewnym prawdopodobieństwem który z autorów obecnych na forum napisał ten post. | pl |
| dc.affiliation | Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej | pl |
| dc.area | obszar nauk ścisłych | pl |
| dc.contributor.advisor | Barbasz, Jakub | pl |
| dc.contributor.author | Lelek, Tomasz | pl |
| dc.contributor.departmentbycode | UJK/WFAIS | pl |
| dc.contributor.reviewer | Barbasz, Jakub | pl |
| dc.contributor.reviewer | Cieśla, Michał - 101020 | pl |
| dc.date.accessioned | 2020-07-26T23:08:07Z | |
| dc.date.available | 2020-07-26T23:08:07Z | |
| dc.date.submitted | 2016-06-29 | pl |
| dc.fieldofstudy | informatyka stosowana | pl |
| dc.identifier.apd | diploma-106405-173012 | pl |
| dc.identifier.project | APD / O | pl |
| dc.identifier.uri | https://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/212722 | |
| dc.language | pol | pl |
| dc.source.integrator | false | |
| dc.subject.en | Machine Learning, Statistics, Probability, Bag of Words, Logistic Regression, Word2Vect, Gaussian Mixture Model, Natural Language Processing | pl |
| dc.subject.pl | Machine Learning, Statystyka, Prawdopodobieństwo, Bag of Words, Logistyczna Regresja, Word2Vect, Gaussian Mixture Model, Natural Language Processing | pl |
| dc.title | Automatyczne dzielenie użytkowników serwisu internetowego na kategorie | pl |
| dc.title.alternative | Automatically dividing users of web service into categories. | pl |
| dc.type | master | pl |
| dspace.entity.type | Publication |