Repository logo
Thesis

Anomaly and outlier detection of the VELO detector calibration data using methods of unsupervised machine learning

dc.contributor.authorRadoń, Patryk
dc.contributor.departmentWydział Fizyki i Informatyki Stosowanej
dc.contributor.reviewerObłąkowska-Mucha, Agnieszka
dc.contributor.supervisorSzumlak, Tomasz
dc.date.available2021-02-05T11:53:56Z
dc.date.defence2021-02-02
dc.description.typepraca inżynierska
dc.identifier.urihttps://repo.agh.edu.pl/handle/AGH/100765
dc.language.isoeng
dc.rightsAGH Licence (Thesis) - Fair Use
dc.rights.accessotwarty dostęp
dc.rights.accessNoteBrak zgody na udostępnienie pracy w czytelni Biblioteki Wydziałowej
dc.rights.urihttps://repo.agh.edu.pl/info/licence-agh-thesis
dc.subjectuczenie maszynowepl
dc.subjectVELOpl
dc.subjectanaliza danychpl
dc.subjectuczenie nienadzorowanepl
dc.subjectautomatyczny monitoringpl
dc.subjectklasteryzacjapl
dc.subjectdetekcja anomaliipl
dc.titleAnomaly and outlier detection of the VELO detector calibration data using methods of unsupervised machine learningen
dc.title.alternativeAnaliza danych kalibaracyjnych detektora wierzchołka VELO przy użyciu metod nienadzorowanego uczenia maszynowegopl
dc.typepraca dyplomowa
dspace.entity.typePublication
thesis.degree.disciplineInformatyka Stosowana (WFiIS)pl
thesis.degree.fieldOfStudyInstanceCode9636
thesis.degree.formOfStudystacjonarnepl
thesis.degree.grantorAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowiepl
thesis.degree.levelstudia pierwszego stopniapl
thesis.degree.nameinżynierpl
thesis.identifier.dxp245972
thesis.statusORPDORPPD2_sent

Files