Repository for my thesis 'Gépi tanulási szerver szolgáltatás fejlesztése'
'A gépi tanulási módszerek, mély neurális hálózatok kutatási területeken már nagyon népszerű témák, az ipari projektekbe való integrálhatóságot viszont jelentősen akadályozza az a tény, hogy a kutatások főleg scriptnyelveken (főleg Python) történnek, ami a végfelhasználók számára megnehezíti a felhasználást és a nagyobb szoftver rendszerekbe történő integrálhatóságot. A jelölt feladata egy olyan szerver szolgáltatás megtervezése és megvalósítása, mely a felhasználó barát kliens alkalmazásokból (például .NET környezetből) könnyen használható és alkalmas a gépi tanulási feladatok távoli elvégzésére, mint amilyen a tanítás és a kiértékelési feladatok. A jelölt feladata az alábbiakra terjed ki:
- Gyűjtse össze a várhatóan a szolgáltatással szemben támasztott igényeket, rendszerezze azokat és válassza ki a megvalósított részhalmazt.
- Törekedjen a minél könnyebb konfigurálhatóságra, kiegészíthetőségre, mivel a gépi tanulási módszerek tényleges megvalósításához valószínűleg a szerver oldalt is gyakran ki kell majd egészíteni.
- Válasszon ki két alkalmazási területet, melyeken keresztül demonstrálja a szolgáltatás használatának módját és elvégzi a teljesítményre vonatkozó értékelő méréseket.
- Valósítsa meg a két kiválasztott területhez a szolgáltatás integrációjához szükséges kliens oldali implementációt.
- Törekedjen az áttekinthető, tervezési mintákat felhasználó, unit tesztekkel támogatott implementációra.'
This repository consists of different branches, each containing one element of my thesis work.
- AdViewCount Server: A server side machine learning application, used to predict different real estate advertisement's potential view count
- SmartRealEstate: The mobile application that uses the endpoints offered by the AdViewCount Server
- PharmaWeight Server: A server side neural network that can predict the weight of the falling dust on a video
- Livepoly Server: The work of Adam Budai, a neural network that recognises marble segmentation