Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids maģistra akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Informācijas tehnoloģija
Nosaukums Mašīnmācīšanās iespēju analīze lietotņu izstrādei mazkodēšanas platformās
Nosaukums angļu valodā Analysis of Machine Learning Capabilities for App Development on Low-Coding Platforms
Struktūrvienība 33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Darba vadītājs Jānis Grabis
Recenzents Henrihs Gorskis
Anotācija 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.
Atslēgas vārdi mašīnmācīšanās, mazkodēšanas valodas, Power Apps, Teachable Machine, Python
Atslēgas vārdi angļu valodā machine learning, low-code, Power Apps, Teachable Machine, Python
Valoda lv
Gads 2023
Darba augšupielādes datums un laiks 31.05.2023 10:38:31