Software pro regresní učící křivky

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F17%3APR29033" target="_blank" >RIV/00216305:26220/17:PR29033 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://splab.cz/download/software/software-pro-regresni-ucici-krivky" target="_blank" >http://splab.cz/download/software/software-pro-regresni-ucici-krivky</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Software pro regresní učící křivky

Popis výsledku v původním jazyce

V oblasti zpracování a analýzy biomedicínských signálů (např. patologické řeči) je často potřebným krokem analýzy tzv. regresní analýza. Pro tento účel je v současné době používáno mnoho sofistikovaných technik. Software pro optimalizaci regresní analýzy (RLCT) 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 RLCT poskytuje 5 různých regresních technik: metoda klasifikačních a regresních stromů (CART), metoda ordinální regrese (OR), metoda lineární regrese (LR), metoda regrese založené na algoritmu podpůrných vektorů (SVMR), metoda regrese založené na Gaussových procesech (GPR). Software poskytuje 10 světově uznávaných metrik pro hodnocení kvality regrese.

Název v anglickém jazyce

Regression learning curves tool

Popis výsledku anglicky

In the field of biomedical signal processing (e.g. pathological speech signal processing), often it is necessary to use binary regression analysis. For this purpose, the researchers nowadays use multiple sophisticated regression techniques and metrics to evaluate regression models. Regression grid search tool (RLCT) provides an easy and fast way to plot so called learning curves to visualize if we deal with the high-bias or high-variance problem and consequently adjust the following analysis setup. Software RLCT provides 5 possible regression techniques: Classification and Regression Trees (CART), Ordinal Regression (OR), Linear Regression (LR), Support Vector Machines Regression (SVMR), Gaussian Process Regression (GPR). It also provides 10 metrics evaluating quality of regression.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

20201 - Electrical and electronic engineering

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

Software pro regresní učící křiv

Technické parametry

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.

Ekonomické parametry

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.

IČO vlastníka výsledku

—

Název vlastníka

Ústav telekomunikací