| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Mašīnmācīšanās modeļu izskaidrošanas risinājumu salīdzinājums elektroniskā sporta nozarē |
| Nosaukums angļu valodā |
Comperative Analysis of Explainable Machine Learning Solutions in Electronic Sports |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Arnis Staško |
| Recenzents |
Matīss Eriņš |
| Anotācija |
Bakalaura darba tips - 1. tips: Moderno risinājumu izpēte
Bakalaura darbs ir veltīts mašīnmācīšanās modeļu izskaidrošanas (XAI) risinājumu analīzei un salīdzinājumam e-sporta nozarē, pielietojot tās dažādiem mašīnmācīšanās modeļiem, kas ir trenēti ar datiem no League of Legends videospēles. Darba uzdevums ir, izmantojot XAI metodes, redzēt kā mašīnmācīšanās modeļi izvērtē spēles dažādu atribūtu svarīgumu prognozējot, kura komanda uzvarēs, ja ir zināma informācija par spēles pirmajām 15 minūtēm.
Bakalaura darbā ir 51 lappuses, 5 tabulas, 27 attēli, 42 informācijas avoti un 4 pielikumi. |
| Atslēgas vārdi |
Mašīnmācīšanās, XAI, E-sports, Datu apstrāde, Gradientu pastiprinošie modeļi |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Machine learning, XAI, E-sports, Data manipulation, Gradient Boosting Models |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
26.05.2026 23:47:04 |
