Doktoritöö "Otsuste toetamise tehnikate ühtlustamine: statistiliste paradokside mõju maandamine usaldusväärse otsuste tegemise võimaldamiseks" keskendub erinevates valdkondades kasutust leidvate otsuste tegemist toetavate vahendite täiustamisele. Töö autor pakub välja raamistiku selliste vahendite töökindlamaks ja tõhusamaks muutmiseks ning käsitleb erinevaid viise statistiliste paradoksidega toimetulekuks masinõppes.

Käesolev doktoritöö sisaldab kuut olulist panust olemasolevate lünkade kõrvaldamiseks tehnoloogias ja teadmistes, et täiustada õiglasi ja usaldusväärseid otsustamist toetavaid protsesse. Eelnimetatud panused said lõputöö raames vastuse läbi kahe esmase uurimisküsimuse ja kuue täiendava uurimisküsimuse. Lõputöös kasutatakse uuenduslike artefaktide ja meetodide loomiseks disainiteaduse uurimismetoodikat, pakkudes uusi teadmisi selle uurimuse keskseks oleva valdkonna mõistmiseks.

Esimene tulem võimaldab luua semantilisi vastavusi kolme peamise otsuste tegemist toetava tehnika vahel. Nendeks on statistiline põhjendamine, veebipõhine analüütiline töötlemine ja assotsiatsioonireeglite kaevandamine. Nende tehnikate vaheliste erinevuste ületamiseks uuritakse erinevaid lähenemisviise. Teiseks tulemiks on uudne raamistik otsustamist toetavate tehnikate ühendamiseks ühtse platvormi väljatöötamiseks, et võimaldada tulemuste tõlgendamist ühest OTM-ist (Otsuseid Toetav Meetod) teise. Kolmas tulem käsitleb kahte meedet andmetöötluses kaasnevate mõjude tuvastamiseks kategoorilistes ja pidevates andmekogumites. Neljandas tulemis käsitletakse meetmeid ühismõjurite kohandamiseks. Lisaks pakub lõputöö viies tulem raamistiku statistilistest paradoksidest tulenevate mõjude leevendamiseks. Kuuendaks tulemiks on veebipõhine rakendus, mis tuvastab ja kõrvaldab automaatselt ühismõjureid. See rakendus on hindamatu tööriist eelkõige andmeteadlastele, kuid ka teistele teadlastele, pakkudes ühismõjurite automaatset tuvastamist ja leevendamist ning sujuvamat lähenemisviisi selliste andmeanalüüsi väljakutsete tõhusaks ületamiseks ja lahendamiseks. Doktoritöö autor usub, et pakutud raamistikul ja rakendusel on märkimisväärne potentsiaal laieneda edaspidiselt väljaspoole nende praegust rakendusala.

Doktoritöö on avaldatud Tehnikaülikooli raamatukogu digikogus.

Juhendaja: Prof Dirk Draheim.

Oponendid:

• Divesh Srivastava, PhD, Database Research Department, AT&T Labs, New Jersey, USA;
• prof Ladjel Bellatreche, Laboratoire d’Informatique et d’Automatique pour les Systèmes École Nationale Supérieure de Mécanique et d’Aérotechnique Poitiers, Prantsusmaa.

Jälgi avalikku kaitsmist Zoomis

Meeting ID: 997 4921 7667
Passcode: 102947