Classification learning curves tool
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F17%3APR29032" target="_blank" >RIV/00216305:26220/17:PR29032 - isvavai.cz</a>
Result on the web
<a href="http://splab.cz/download/software/software-pro-klasifikacni-ucici-krivky" target="_blank" >http://splab.cz/download/software/software-pro-klasifikacni-ucici-krivky</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Software pro klasifikační učící křivky
Original language description
V oblasti zpracování a analýzy biomedicínských signálů (např. patologické řeči) je často potřebným krokem analýzy tzv. binární klasifikace. Pro tento účel je v současné době používáno mnoho sofistikovaných klasifikačních technik. Software pro Optimalizaci klasifikační analýzy (CLCT) poskytuje uživateli možnost jednoduchého a rychlého vykreslení tzv. učících křivek, podle kterých můžeme určit, jestli se jedná o tzv. „high-bias“, nebo tzv. „high-variance“ problém a následně určit další postup analýzy. Software CLCT poskytuje možnost optimalizace 6 různých klasifikačních technik: metoda podpůrných vektorů (SVM), naivní Bayesovy sítě (NBN), diskriminační analýza (LDA), k-nejbližších sousedů (kNN), klasifikační stromy (RF) a Gaussovy smíšené modely (GMM). Software poskytuje 18 světově uznávaných metrik pro hodnocení kvality binární klasifikace.
Czech name
Software pro klasifikační učící křivky
Czech description
V oblasti zpracování a analýzy biomedicínských signálů (např. patologické řeči) je často potřebným krokem analýzy tzv. binární klasifikace. Pro tento účel je v současné době používáno mnoho sofistikovaných klasifikačních technik. Software pro Optimalizaci klasifikační analýzy (CLCT) poskytuje uživateli možnost jednoduchého a rychlého vykreslení tzv. učících křivek, podle kterých můžeme určit, jestli se jedná o tzv. „high-bias“, nebo tzv. „high-variance“ problém a následně určit další postup analýzy. Software CLCT poskytuje možnost optimalizace 6 různých klasifikačních technik: metoda podpůrných vektorů (SVM), naivní Bayesovy sítě (NBN), diskriminační analýza (LDA), k-nejbližších sousedů (kNN), klasifikační stromy (RF) a Gaussovy smíšené modely (GMM). Software poskytuje 18 světově uznávaných metrik pro hodnocení kvality binární klasifikace.
Classification
Type
R - Software
CEP classification
—
OECD FORD branch
20201 - Electrical and electronic engineering
Result continuities
Project
<a href="/en/project/LO1401" target="_blank" >LO1401: Interdisciplinary Research of Wireless Technologies</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Others
Publication year
2017
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Internal product ID
Software pro klasifikační učící
Technical parameters
Pro jednání o licenčních podmínkách tohoto softwaru je za VUT pověřen pracovník Centra pro transfer technologií VUT v Brně Ing. Lukáš Novák, Kounicova 966/67a, Veveří, 60200, Brno, Česká republika, novak@ro.vutbr.cz.
Economical parameters
Software je využíván na univerzitě Escola Universitaria Politecnica de Mataro, Avda. Ernest Lluch 32, 08302 Mataro (BARCELONA), Spain a v technologickém kampusu Tecnocampus Mataro-Maresme, Avda. Ernest Lluch 32, 08302 Mataro (BARCELONA) Spain. Pro výzkumné, vývojové a akademické účely je software šířen pod licencí GPL.
Owner IČO
—
Owner name
Ústav telekomunikací