Gépi tanulás alapú webalkalmazás fejlesztése Spring Boot keretrendszerrel

OData támogatás
Konzulens:
Jánoky László Viktor
Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék

Napjainkban a gépi tanulás és mesterséges intelligencia folyamatosan fejlődő kutatási területek. Üzleti folyamatokba beépülő felhasználásuk ma már nem újdonság, ha olyan alkalmazási megoldásokra gondolunk, mint az ajánlórendszerek, automatikus levélszemét szűrők, vagy különféle képfelismerés alapú feladatok elvégzése. Bár igencsak népszerű terület, sokan a jövőt látják az adatbányászatban és a mesterséges intelligenciában, hétköznapi elterjedését még sok nyitott kérdés és bizonytalanság akadályozza. Folyamatosan változó kérdés, hogy mire lehet használni és mire nem, vajon meddig lehet kitolni a határokat és hogyan lehet hasznosan felhasználni, üzleti modellekben alkalmazni a megszerzett ismereteket.

Ezen dolgozat keretein belül a gépi tanulás hétköznapi használatába nyerek betekintést és egy konkrét feladat során történő alkalmazása során vizsgálom meg felhasználhatóságát. Azt vizsgálom, hogy egy adott kontextusban adott problémára, mennyire bizonyulhat hasznosnak tanuló algoritmus alkalmazása. A dolgozat témája egy webalkalmazás megtervezése és fejlesztése Spring Boot keretrendszerrel, ami erre a gépi tanulás alapú megoldásra épít.

A bevezető szakaszban kifejtem a választott problémát, bemutatom a konkrét feladatot és megválaszolandó kérdéseket. A következő fejezetben a feladat elkészítéséhez felhasznált technológiák rövid bemutatásával folytatom a dolgozatot, felsorolva és ismertetve néhány lehetséges alternatívát is.

Ezt követően az alkalmazás tervezésének és megvalósításának részleteiről írok, részletesen kitérve a felhasznált adatokra és feldolgozási lépéseikre, valamint az alkalmazott algoritmus működésére. Az ellenőrzés és összegzés szekcióban elemzem az eredményeket és megpróbálok választ adni a bevezető résznél feltett kérdéseimre.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.