Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

MALEF: Framework pro distribuované strojové učení a data-mining

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03144284" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03144284 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    MALEF: Framework for distributed machine learning and data mining

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Growing importance of distributed data mining techniques has recently attracted attention of researchers in multiagent domain. In this paper we present a novel framework MultiAgent Learning Framework (MALEF) designed for both the agent-based distributedmachine learning as well as data mining. Proposed framework is based on: the exchange of meta-level descriptions of individual learning process; online reasoning about learning success and learning progress. This paper illustrates how MALEF framework canbe used in practical system in which different learners use different datasets, hypotheses and learning algorithms. We describe our experimental results obtained using this system and review related work on the subject.

  • Název v anglickém jazyce

    MALEF: Framework for distributed machine learning and data mining

  • Popis výsledku anglicky

    Growing importance of distributed data mining techniques has recently attracted attention of researchers in multiagent domain. In this paper we present a novel framework MultiAgent Learning Framework (MALEF) designed for both the agent-based distributedmachine learning as well as data mining. Proposed framework is based on: the exchange of meta-level descriptions of individual learning process; online reasoning about learning success and learning progress. This paper illustrates how MALEF framework canbe used in practical system in which different learners use different datasets, hypotheses and learning algorithms. We describe our experimental results obtained using this system and review related work on the subject.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2008

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    International Journal of Intelligent Information and Database Systems

  • ISSN

    1751-5858

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    2

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    19

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus