forked from KEMT/zpwiki
		
	| .. | ||
| README.md | ||
| title | published | taxonomy | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Márk Fehér | true | 
  | 
Diplomová práca 2022
Názov diplomovej práce: Klasifikácia textu metódami strojového učenia
Návrh na zadanie DP
- Vypracujte prehľad metód klasifikácie textu metódami strojového učenia.
 - Pripravte slovenské trénovacie dáta vo vhodnom formáte a natrénujte viacero modelov pre klasifikáciu textu do viacerých kategórií
 - Navrhnite, vykonajte a vyhodnoťte experimenty pre porovnanie presnosti klasifikácie textu.
 - Navrhnite zlepšenia presnosti klasifikácie textu.
 
Diplomový projekt 2021
Stretnutie 15.10.
- trénovanie pomocou LSTM, zatiaľ nie je na gite
 - písanie do šabóny práce (cca 35 strán).
 
Úlohy:
- Doplniť na GIT.
 - Zabrániť overfittingu LSTM. Early stopping alebo dropout.
 
Stretnutie 1.10.
Stav:
- modifikácia trénovacích skriptov na vypisovanie pomocných štatistík.
 - Vytvorený GIT repozitár
 - Práca na text (cca 22 strán)
 - Pridaná referenčná literatúra.
 
Úlohy:
- Stiahnite si šablónu práce a vložte text čo máte pripravené, vrátane bibliografie.
 - Doplňte zdrojové kódy na GITe, tak aby boli opakovateľné.
 - Zoznam knižníc zapíšte do súboru requirements.txt.
 - Alebo zapíšte zoznam conda balíčkov.
 - Vyberte jednu úlohu zo zásobníka a vypracujte ju.
 
Zásobník úloh:
- Zopakujte experimenty na korpuse scnc. Slovak Categorized News Corpus.
 - Vyskúšajte klasifikáciu pomocou neurónových sietí.
 - Vytvorte web demo pomocou Docker
 - Skúste klasifikáciu pomocou neurónovej siete.
 
Stretnutie 23.9.
Stav:
- vypracovaný draft diplomovej práce
 - pripravené dáta z BeautifulSoup - z rôznych webov (sme.sk)
 - vypracované experimenty pomocou scikit-learn na klasifikátoroch:
- multinomial Bayes
 - random forest
 - support vector machine
 - Stochastic Gradient Descent Classifier
 - k-neighbours
 - decision tree
 
 - vypracované vyhodnotenie pomocou konfúznej matice,
 
Ciele na ďalšie stretnutie:
- Vytvoríte si repozitár dp2022 na školskom gite, kde dáte dáta, zdrojové kódy aj texty.
 - Vybrať jeden odborný článok alebo knihu o klasifikácii textu a vypracujte poznámky.