KRYŠKE, L. Škálovatelné strojové učení s využitím nástrojů Hadoop a Mahout [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2012.
Práce je po technické i obsahové stránce na velice dobré úrovni a výsledek lze použít pro výzkum v rámci skupiny SPLab. Student pracoval průběžně a svědomitě, kde oceňuji jeho míru samostatnosti a míru invence. Zadání bylo splněno beze zbytku.
Bakalářská práce studenta Lukáše Kryškeho se zabývá problematikou škálovatelného strojového učení s využitím nástrojů Hadoop a Mahout. Hned na začátku mě zaujal velmi pěkně napsaný úvod, který svědčí o tom, že student má solidní přehled o řešené problematice. Samotný dokument lze použit jako příručku při realizaci škálovatelné platformy. práce má dobrou formální úroveň, bohužel některé obrázky nejsou vloženy ve vektorovém formátu a tím pádem nemají dostatečnou kvalitu. Jazyková úroveň je taky na dobré úrovni, až na ojediněle vyskytující se překlepy. K odborné stránce nemám podstatné výhrady až na jednu, kde při testování potřebného času pro zpracování dat a následného vyhodnocení nebyla bána v úvahu skutečnost, že algoritmus k-means je velmi citlivý na inicializačních podmínkách, tj. na počáteční definici klustrů. Proto asi bylo vhodné provést několik testů pro každý server a zprůměrovat potřebné časy. Práci hodnotím velmi kladně a navrhuji hodnocení 90/A.
eVSKP id 52214