Sökning: "Filip Wessman"

Hittade 4 uppsatser innehållade orden Filip Wessman.

1. 1. Sydsvenska kommuners arbete med bekämpning av invasiva arter

   Kandidat-uppsats, SLU/Dept. of Landscape Architecture, Planning and Management (from 130101)

   Författare :Filip Wessman; [2023]
   Nyckelord :sydsvenska kommuner; invasiva arter; växter; IAS; bekämpning; organisation;

   Sammanfattning : Problemet med invasiva växter får allt mer uppmärksamhet i takt med att vi lär oss allt mer om dem, och problemet samtidigt verkar bli allt värre. Genom huvudsakligen mänskliga kontakter världen överförs allt fler arter till allt fler nya platser. LÄS MER

3. 2. Advanced Algorithms for Classification and Anomaly Detection on Log File Data : Comparative study of different Machine Learning Approaches

   Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Mittuniversitetet/Institutionen för informationssystem och –teknologi

   Författare :Filip Wessman; [2021]
   Nyckelord :Machine Learning ML ; K-Means; Principal Component Analysis PCA ; XGBoost; Log data; Anomaly Detection; Outlier Detection; Clustering.;

   Sammanfattning : Background: A problematic area in today’s large scale distributed systems is the exponential amount of growing log data. Finding anomalies by observing and monitoring this data with manual human inspection methods becomes progressively more challenging, complex and time consuming. This is vital for making these systems available around-the-clock. LÄS MER

4. 3. Analytisk Studie av Avancerade Gradientförstärkningsalgoritmer för Maskininlärning : En jämförelse mellan XGBoost, CatBoost, LightGBM, SnapBoost, KTBoost, AdaBoost och GBDT för klassificering- och regressionsproblem

   Kandidat-uppsats, Mittuniversitetet/Institutionen för informationssystem och –teknologi

   Författare :Filip Wessman; [2021]
   Nyckelord :Machine learning; Classification; Regression; XGBoost; LightGBM; CatBoost; AdaBoost; SnapBoost; KTBoost; GBDT; ROC-AUC; Log Loss; R2; RMSE; Maskininlärning; Klassificering; Regression; XGBoost; LightGBM; CatBoost; AdaBoost; SnapBoost; KTBoost; GBDT; ROC-AUC; Log Loss; R2; RMSE;

   Sammanfattning : Maskininlärning (ML) är idag ett mycket aktuellt, populärt och aktivt forskat område. Därav finns det idag en stor uppsjö av olika avancerade och moderna ML-algoritmer. Svårigheten är att bland dessa identifiera den mest optimala att applicera på ens tillämpningsområde. Algoritmer som bygger på Gradientförstärkning (eng. LÄS MER

5. 4. Utformning, Utförande och Uppföljning: Styrelsens roll vid strategisk utveckling

   Kandidat-uppsats, Lunds universitet/Företagsekonomiska institutionen

   Författare :Medjit Yalmaz Kadir; Filip Hellström; Mattias Wessman; [2011]
   Nyckelord :Corporate governance; Fallstudie; Strategi; Inwido; Styrelse; Management of enterprises; Företagsledning; management; Business and Economics;

   Sammanfattning : Syfte: Syftet med uppsatsen är att utifrån uppsatsens teoretiska ramverk undersöka styrelsens roll vid utformning, utförande och uppföljning av strategi med hjälp av en fallstudie. Metod: Uppsatsens ansats är deduktiv och datainsamlingen har skett genom intervjuer med styrelseledamöter och konsulter enligt kvalitativ metod. LÄS MER