Hybrid Multi-Agent System for Metalearning in Data Mining

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F14%3A10284612" target="_blank" >RIV/00216208:11320/14:10284612 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://ceur-ws.org/Vol-1201/paper-13.pdf" target="_blank" >http://ceur-ws.org/Vol-1201/paper-13.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Hybrid Multi-Agent System for Metalearning in Data Mining
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, a multi-agent system for metalearning in the data mining domain is presented. The system provides a user with intelligent features, such as recommendation of suitable data mining techniques for a new dataset, parameter tuning of such techniques, and building up a metaknowledge base. The architecture of the system, together with different user scenarios, and the way they are handled by the system, are described.
Název v anglickém jazyce
Hybrid Multi-Agent System for Metalearning in Data Mining
Popis výsledku anglicky
In this paper, a multi-agent system for metalearning in the data mining domain is presented. The system provides a user with intelligent features, such as recommendation of suitable data mining techniques for a new dataset, parameter tuning of such techniques, and building up a metaknowledge base. The architecture of the system, together with different user scenarios, and the way they are handled by the system, are described.

Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)