Sökning: "Machine Learning ML"
Visar resultat 1 - 5 av 385 uppsatser innehållade orden Machine Learning ML.
1. Cross project Just-In-Time bug detection
Master-uppsats, Karlstads universitet/Institutionen för matematik och datavetenskap (from 2013)Sammanfattning : Software is present in almost all aspects of our lives, and with more parts of life beingdriven by code, the importance of limiting bugs is critical. Studies have shown that thelonger a bug is present in a system increases the complexity of finding and handlingthe bug. LÄS MER
2. ML implementation for analyzing and estimating product prices
Kandidat-uppsats, Karlstads universitet/Institutionen för matematik och datavetenskap (from 2013)Sammanfattning : Efficient price management is crucial for companies with many different products to keep track of, leading to the common practice of price logging. Today, these prices are often adjusted manually, but setting prices manually can be labor-intensive and prone to human error. LÄS MER
3. Verktyg för tolkning av äldre planbestämmelser : Systematisk och automatiserad översättning av äldre planbestämmelser för framtidens samhällsbyggnadsprocess
Master-uppsats, KTH/Urbana och regionala studierSammanfattning : I samhället finns en stor efterfrågan på digitala detaljplaner eftersom digital och enhetlig data gör informationen analyserbar och sökbar. Även om nya detaljplaner ska vara digitala är den stora majoriteten av befintliga planer fysiska kartor med tillhörande bestämmelser på papper. LÄS MER
4. Evaluation of Deep Q-Learning Applied to City Environment Autonomous Driving
Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Uppsala universitet/Signaler och systemSammanfattning : This project’s goal was to assess both the challenges of implementing the Deep Q-Learning algorithm to create an autonomous car in the CARLA simulator, and the driving performance of the resulting model. An agent was trained to follow waypoints based on two main approaches. LÄS MER
5. Android Malware Detection Using Machine Learning
Kandidat-uppsats, Blekinge Tekniska Högskola/Institutionen för datavetenskapSammanfattning : Background. The Android smartphone, with its wide range of uses and excellent performance, has attracted numerous users. Still, this domination of the Android platform also has motivated the attackers to develop malware. The traditional methodology which detects the malware based on the signature is unfit to discover unknown applications. LÄS MER