Analýza dat z výrobního procesu

Abstract

Tato bakalářská práce se věnuje klasifikaci výrobních dat pomocí algoritmů: neuronové sítě, rozhodovací stromy a naivní bayesovský klasifikátor. Z neuronových sítí se věnuje dopředným vícevrstvým sítím s učícím algoritmem backpropagation. V bakalářské práci jsou tyto algoritmy popsány a zhodnoceny jejich klady a zápory. Další část práce se zabývá vývojem programu v jazyce C# pro tvorbu těchto algoritmů. Poslední část práce je věnována zhodnocení dosažených výsledků. Bakalářská práce obsahuje ukázku vytvořených klasifikačních modelů rozhodovacího stromu a naivního bayesovského klasifikátoru.This thesis deals with the classification of production data using algorithms: neural networks, decision trees and naive bayesian classifier. The neural network is dedicated forward multilayer networks with a learning algorithm of backpropagation. In thesis, these algorithms are described and evaluated their pros and cons. Another part deals with the development of the program in C# for creating these algorithms. The last part is devoted to the evaluation of the results. Bachelor thesis contains a sample of generated clasification models decision tree and bayesian classifier.