Hungarian

Szerző-attribúció gépi tanulási eszközökkel

Sánta, Péter (2022) Szerző-attribúció gépi tanulási eszközökkel. BA/Bsc, Szegedi Tudományegyetem.

[thumbnail of 2022_santa_peter.pdf] Text
2022_santa_peter.pdf - Thesis
Hozzáférés joga: SZTE designated computers only
Download (938kB)

English title

Author attribution using machine learning methods

Institution

Szegedi Tudományegyetem

Faculty

Faculty of Science and Informatics

Department

Szoftverfejlesztés Tanszék

Discipline

Natural Sciences

Institute

Informatikai Intézet

Specialization

programtervező informatikus

Supervisor(s)

Supervisor
Supervisor scientific name label
Email
EHA
Kicsi, András
Tudományos segédmunkatárs
UNSPECIFIED
UNSPECIFIED

Item Type: Thesis (BA/Bsc)
Subjects: 01. Natural sciences
Depositing User: TTIK szerkesztő
Date Deposited: 2023. Aug. 21. 12:38
Last Modified: 2024. Nov. 28. 14:28
URI: https://diploma.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/136109

Actions (login required)

View Item View Item
SZTE Repository of Degree Theses is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.