| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Information Technology |
| Title in original language |
Mašīnmācīšanās iespēju analīze lietotņu izstrādei mazkodēšanas platformās |
| Title in English |
Analysis of Machine Learning Capabilities for App Development on Low-Coding Platforms |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Jānis Grabis |
| Reviewer |
Henrihs Gorskis |
| Abstract |
Šajā maģistra darbā aprakstīti mašīnmācīšanās pamati, tās darbības cikls, kā arī tās priekšrocības un trūkumus pēc dažādiem vērtēšanas kritērijiem. Darba galvenais mērķis ir salīdzināt darbības ciklu un modeļus, kas ir izveidoti, izmantojot mazkodēšanas pieejas platformas, un modeļus, kas ir izveidoti, izmantojot izvēlētās programmēšanas valodas funkciju bibliotēkas. Šim nolūkam tika izvēlēta “Power Platform” un “Teachable Machine”. Analizējot modeļos iegūtos rezultātus, tika identificētas abu metožu un platformu vājās un stiprās puses. Šis eksperiments ļāva izpētīt katras platformas priekšrocības un trūkumus, kā arī redzēt algoritmu, kas tika izmantots apmācībai un darbību testēšanai. Pamatojoties uz iegūtajiem rezultātiem, tika izveidota lietojumprogramma ar šo mašīnmācīšanās modeli. |
| Keywords |
mašīnmācīšanās, mazkodēšanas valodas, Power Apps, Teachable Machine, Python |
| Keywords in English |
machine learning, low-code, Power Apps, Teachable Machine, Python |
| Language |
lv |
| Year |
2023 |
| Date and time of uploading |
31.05.2023 10:38:31 |
