Sökning: "Tabulär data"
Visar resultat 1 - 5 av 8 uppsatser innehållade orden Tabulär data.
1. Syntetisering av tabulär data: En systematisk litteraturstudie om verktyg för att skapa syntetiska dataset
Kandidat-uppsats, Stockholms universitet/Institutionen för data- och systemvetenskapSammanfattning : De senaste åren har efterfrågan på stora mängder data för att träna maskininläringsalgoritmer ökat. Algoritmerna kan användas för att lösa stora som små samhällsfrågor och utmaningar. Ett sätt att möta efterfrågan är att generera syntetisk data som bibehåller statistiska värden och egenskaper från verklig data. LÄS MER
2. Artificial Neural Networks and Inductive Biases for Multi-Instance Multi-Modal Tabular Data : A Case Study for Default Probability Estimation in Small-to-Medium Enterprise Lending
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : The success of artificial neural networks in homogeneous data domains such as images, textual data, and audio and other signals has had considerable impact on Machine Learning and science in general. The domain of heterogeneous tabular data, while arguably much more common, remains much less explored with regards to artificial neural networks and deep learning. LÄS MER
3. Traffic Prediction From Temporal Graphs Using Representation Learning
Master-uppsats, KTH/Matematisk statistikSammanfattning : With the arrival of 5G networks, telecommunication systems are becoming more intelligent, integrated, and broadly used. This thesis focuses on predicting the upcoming traffic to efficiently promote resource allocation, guarantee stability and reliability of the network. LÄS MER
4. Synthetic Data Generation for the Financial Industry Using Generative Adversarial Networks
Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)Sammanfattning : Following the introduction of new laws and regulations to ensure data protection in GDPR and PIPEDA, interests in technologies to protect data privacy have increased. A promising research trajectory in this area is found in Generative Adversarial Networks (GAN), an architecture trained to produce data that reflects the statistical properties of its underlying dataset without compromising the integrity of the data subjects. LÄS MER
5. Synthesis of Tabular Financial Data using Generative Adversarial Networks
Master-uppsats, KTH/Matematisk statistikSammanfattning : Digitalization has led to tons of available customer data and possibilities for data-driven innovation. However, the data needs to be handled carefully to protect the privacy of the customers. Generative Adversarial Networks (GANs) are a promising recent development in generative modeling. LÄS MER