Box Plot

ARTICULO DESARROLLADO EN R Y R-MARKDOWN

Artículo académico que presenta la aplicación de técnicas de Deep Learning al procesamiento del lenguaje natural mediante el modelo Transformer GPT-2. El estudio utiliza el dataset Text8 y analiza el desempeño del modelo a través de la curva de entrenamiento, la distribución de la atención por capas y cabezas, y la generación de texto, en un entorno reproducible basado en R Markdown y Google Colab.

Celem niniejszego projektu jest zastosowanie metod uczenia maszynowego nienadzorowanego do odkrywania reguł asocjacyjnych w danych filmowych. W analizie wykorzystano zbiór MovieLens, zawierający informacje o ocenach filmów wystawianych przez użytkowników. Po odpowiednim przetworzeniu danych oraz wyodrębnieniu pozytywnych ocen, zastosowano algorytm Apriori w celu identyfikacji zależności pomiędzy filmami. Jakość uzyskanych reguł oceniono przy użyciu miar wsparcia, ufności oraz współczynnika lift. Otrzymane wyniki wskazują na istnienie istotnych powiązań pomiędzy preferencjami użytkowników i mogą znaleźć zastosowanie w systemach rekomendacyjnych.

Projekt zespołowy realizowany na Politechnice Gdańskiej na Wydziale Zarządzania i Ekonomii podczas realizacji przedmiotu Analiza Danych w R. Tematem projektu są dane ze sklepu rowerowego.

Applied GIS: Consumption spaces (week 2-4)

Autorzy: Agata Downar, Michał Tomaszewicz, Paweł Tomaszewski, Kacper Żmudowski