Analysis of Automation Tools in the Development and Deployment of Machine Learning Based Applications in a Virtual Cloud Environment

Bibliográfiai részletek
Szerző:	Szentannai Kálmán
További közreműködők:	Dr. Zsedrovits Tamás (Témavezető)
Dokumentumtípus:	Diplomamunka
Megjelent:	2024-06-25
Online Access:	https://diplomamunka.ppke.hu/24929

Hasonló tételek

Developing machine learning algorithms for geophysical applications
Szerző: Szigethy Virág
Megjelent: (2024)

Development of machine learning tools for the reconstruction of muscle movements from electrophysiological data
Szerző: Eftimiu Nikomidisz Jorgosz
Megjelent: (2022)

Environment interpretation from Lidar point clouds
Szerző: Pálffy Balázs
Megjelent: (2024)

Development of a semi-automated annotation tool incorporating a framework for segmentation tasks
Szerző: Tabajdi Csanád
Megjelent: (2025)

Developing an application integrating a robotic arm and pose estimation model and deploying it on an embedded system
Szerző: Bissaliyeva Zhanbota
Megjelent: (2022)

Camera-Based Pulse Monitoring Using Deep Learning Tools
Szerző: Terbe Dániel
Megjelent: (2014)

Development of in vitro and in vivo characterization tools for brain computer interface applications
Szerző: Ismaiel Ebrahim
Megjelent: (2022)

Developement of a complex formation perturbing effect prediction tool based on genomic data analysis
Szerző: Kovács Szabolcs Cselgő
Megjelent: (2022)

Brain-computer interface system development with machine learning algorithms
Szerző: Eftimiu Nikomidisz
Megjelent: (2015)

Accuracy of automated analysis in cephalometry
Szerző: Bagdy-Bálint Réka, et al.
Megjelent: (2024)

Enhancing 360° VR Experiences with Machine Learning-based Multisensorial Effects
Szerző: Szabó Péter József
Megjelent: (2021)

Logo detection and verification with machine learning for document analysis
Szerző: Cajas Ordonez Sebastian Andres
Megjelent: (2022)

Deep learning-based LiDAR Point-cloud Semantic Segmentation using 2D Range Image
Szerző: Bravo Solis Eduardo Daniel
Megjelent: (2014)

Hyperparameter Tuning in Machine Learning
Szerző: Dabool Hamzah
Megjelent: (2022)

Data Analysis and Machine Learning for Speech-Music Playlist generation
Szerző: Khorani Maikey Zaki Bia
Megjelent: (2015)

Gesture prediction by machine learning methods on the basis of ultrasound-based muscle activity measurement
Szerző: Daoud Mária Lujza
Megjelent: (2014)

Development of a data-driven behavior-analysis module for smart offices for a SaaS cloud platform
Szerző: Németh Sebestyén
Megjelent: (2023)

Development of generalised design and production principles for the automated variation braiding of branching 3D rope structures towards applications in biomimetic robotics
Szerző: Nguyen Zsófia
Megjelent: (2025)

Orchestrating and Designing Machine Learning Microservices
Szerző: Pető Márk
Megjelent: (2021)

Developing virtual reality for simultaneous place cell two-photon imaging and electrophysiology recordings in mice
Szerző: Szmola Benedek Ernő
Megjelent: (2015)

Develop financial optimization tool for medium-sized enterprises
Szerző: Kechichian Garo
Megjelent: (2025)

Development of experimental environment for the research of living neuronal networks
Szerző: Petik Ábel
Megjelent: (2014)

Machine learning based time-series classification of single-cell label-free optical biosensor data
Szerző: Sztilkovics Milán Ferenc
Megjelent: (2014)

PSD2 based web-application for Open Banking analysis
Szerző: Steiner Ádám
Megjelent: (2023)

The theory of surface plasmon resonance based instruments and it's analysis of applications
Szerző: Gál Árpád László
Megjelent: (2009)

Increasing the robustness of deep neural networks against adversarial attacks and solving other prominent problems in the application of machine learning
Szerző: Jalal Alafandi
Megjelent: (2023)

Estimating board game balance and replayability with machine learning
Szerző: Balogh Zsófia
Megjelent: (2014)

Machine learning principles in the neural mechanisms of the cerebral cortex
Szerző: Kertész Borbála
Megjelent: (2021)

Automatic Classification of Spinal Injuries Using Machine Learning
Szerző: Szigeti Mark Bence
Megjelent: (2024)

Applications of reinforcement learning in rehabilitation exoskeletons
Szerző: Endrei Tamás Roland
Megjelent: (2024)

Movement modeling and control of a Reactive Virtual Trainer
Szerző: Varga Balázs
Megjelent: (2008)

Data processing of measurements collected in IoT systems with machine learning
Szerző: Özdemir Övgü
Megjelent: (2016)

Detection of motor activities from electrophysiological data with machine learning
Szerző: Szász Dorottya
Megjelent: (2019)

Machine learning alapú ajánló rendszer fejlesztése röntgen szoftverhez
Szerző: Volkov Krisztián
Megjelent: (2021)

Machine Learning Models for Mixed Speech Music Audio Data
Szerző: Bálint Hunor Ferenc
Megjelent: (2024)

Sensory robotic applications using deep learning
Szerző: Nagy Dániel Zoltán
Megjelent: (2022)

Development of multimodal diagnostic tools for epilepsy patients implanted with intracranial micro- and macroelectrodes
Szerző: Tóth Emília
Megjelent: (2015)

Development, Testing and Application of Laminar Multielectrodes and Biocompatible Coatings for Intracortical Applications
Szerző: Grand László Bálint
Megjelent: (2010)

Implementation of a ROS based autonomous wheelchair control for known indoor environment
Szerző: Galambos Mihály
Megjelent: (2022)

Control of a human hand-like model with the help of machine learning
Szerző: Schäffer Katalin
Megjelent: (2014)