Machine Learning for Google Android

Abstract

Práca sa venuje téme strojového učenia. Popisuje teoretický základ úlohy klasifikácie a zameriava sa na dva algoritmy--rozhodovacie stromy a naivný Bayesov klasifikátor. Použitím týchto algoritmov sme naimplementovali knižnicu pre platformu Android. Knižnica poskytuje základnú funkcionalitu pre klasifikačnú úlohu a je navrhnutá s dôrazom na jednoduchosť a efektivitu, vzhľadom k tomu, že je určená pre mobilné zariadenia. Funkčnosť knižnice bola otestovaná na rozsiahlom súbore dát a jej presnosť bola porovnateľná s inými implementáciami. Dôležitou časťou práce je aplikácia využívajúca našu knižnicu. Aplikácia zbiera dáta o kultúrnych podujatiach a pomáha užívateľovi v ich filtrovaní podľa osobných preferencií. Keďže dáta sú získavané online zo skutočných serverov, nejedná sa len o jednoduchú ukážku, ale o použiteľnú a potenciálne užitočnú mobilnú aplikáciu.

The thesis discusses the topic of machine learning. It describes the theoretical base of the classification task and focuses on two algorithms--decision trees and Naive Bayes classifier. Using these algorithms we have implemented a library for the Android platform. The library provides the basic functionality for the classification task and it is designed with an emphasis on simplicity and efficiency, given that it is aimed for mobile devices. The functionality of the library has been tested on a large data set and its precision has been comparable to other implementations. An important part of the thesis is an application using our library. The application collects data about culture events and helps the user to filter some of them according to his or her personal preferences. As the data are obtained online from real servers, it is not only a sample demonstration, but a usable and potentially useful mobile application.