Primjena algoritama strojnog učenja nad tokom podataka u stvarnom vremenu : diplomski rad - Puh, Maja (M. Puh, 2019)
Sažetak na hrvatskom: Konstantan porast količine podataka koji proizlaze iz različitih područja korisničkog djelovanja u tehnološkoj domeni izazvao je potrebu za fokusiranim razvojem prikladnih analitika. Da bi iz velikih količina nestrukturiranih podataka nastalo znanje, potrebno ih je dubinski analizirati, što omogućuje posebna disciplina rastućeg područja strojnog učenja. Nadalje, procesuiranje podataka koji se kontinuirano generiraju mora se paralelizirati da bi obrada u stvarnom vremenu bila moguća, a to je ostvareno kroz distribuirane sustave za obradu podataka. U ovom radu opisani su konceptualni modeli distribuiranih programskih okvira za obradu tokova podataka te su prikazani konkretni sustavi dostupni u Hadoop ekosistemu: Apache Kafka, Apache Spark i Apache Flink. Implementiran je sustav koji povezuje navedene okvire s ciljem evaluiranja i uspoređivanja njihovih performansi, prilikom primjene algoritama strojnog učenja. Apache Kafka koristi se za perzistenciju podataka u jednoj i drugoj eksperimentalnoj inačici, dok je varijabilni dio sustava korištenje Spark, odnosno Flink programskog okvira. Korišteni su algoritmi unaprijed dostupni u programskim modulima odabranih sustava: SVM, linearna regresija i algoritam k-sredina. Odabrana metrika evaluacije proizlazi iz općenitih zahtjeva postavljenih pred distribuirane sustave, a temelji se na usporedbi skalabilnosti jednog i drugog okvira prilikom obrade konkretnog skupa podataka koji simulira tok podataka. Kroz sve provedene eksperimente Apache Spark daje bolje rezultate, što ne umanjuje prosperitetne mogućnosti Apache Flinka.