In many important real world applications the initial representation of the data is inconvenient, or even prohibitive for further analysis. For example, in image analysis, text analysis and computational genetics high-dimensional, massive, structural, incomplete, and noisy data sets are common. Therefore, feature extraction, or revelation of informative features from the raw data is one of fundamental machine learning problems. Efficient feature extraction helps to understand data and the process that generates it, reduce costs for future measurements and data analysis. The representation of the structured data as a compact set of informative numeric features allows applying well studied machine learning techniques instead of developing new ones.. The dissertation focuses on supervised and semi-supervised feature extraction methods, which optimize the dependence structure of features. The dependence is measured using the kernel estimator of Hilbert-Schmidt norm of covariance operator (HSIC measure). Two dependence structures are investigated: in the first case we seek features which maximize the dependence on the dependent variable, and in the second one, we additionally minimize the mutual dependence of features. Linear and kernel formulations of HBFE and HSCA are provided. Using Laplacian regularization framework we construct semi-supervised variants of HBFE and HSCA. Suggested algorithms were investigated experimentally using conventional and multilabel classification data... [to full text] / Daugelis praktiškai reikšmingu sistemu mokymo uždaviniu reikalauja gebeti panaudoti didelio matavimo, strukturizuotus, netiesinius duomenis. Vaizdu, teksto, socialiniu bei verslo ryšiu analize, ivairus bioinformatikos uždaviniai galetu buti tokiu uždaviniu pavyzdžiais. Todel požymiu išskyrimas dažnai yra pirmasis žingsnis, kuriuo pradedama duomenu analize ir nuo kurio priklauso galutinio rezultato sekme. Šio disertacinio darbo tyrimo objektas yra požymiu išskyrimo algoritmai, besiremiantys priklausomumo savoka. Darbe nagrinejamas priklausomumas, nusakytas kovariacinio operatoriaus Hilberto-Šmidto normos (HSIC mato) branduoliniu ivertiniu. Pasiulyti šiuo ivertiniu besiremiantys HBFE ir HSCA algoritmai leidžia dirbti su bet kokios strukturos duomenimis, bei yra formuluojami tikriniu vektoriu terminais (tai leidžia optimizavimui naudoti standartinius paketus), bei taikytini ne tik prižiurimo, bet ir dalinai prižiurimo mokymo imtims. Pastaruoju atveju HBFE ir HSCA modifikacijos remiasi Laplaso reguliarizacija. Eksperimentais su klasifikavimo bei daugiažymio klasifikavimo duomenimis parodyta, jog pasiulyti algoritmai leidžia pagerinti klasifikavimo efektyvuma lyginant su PCA ar LDA.

Magistro baigiamojo darbo objektas – žinių vadybos procesų tarpkultūrinės sąveikos kontekste ypatumai Lietuvoje įsikūrusiose tarptautinėse kompanijose. Darbo tikslas – atskleisti kultūrinių skirtumų raišką žinių vadybos procesuose tarptautinėse organizacijose, įsikūrusiose Lietuvoje. Teorinėje darbo dalyje išskiriami pagrindiniai žinių vadybos aspektai bei pagrindiniai tarpkultūriniai skirtumai remiantis G. Hofstede (1997) kultūrinėmis dimensijomis, pasireiškiantys organizaciniame kontekste ir profesinėje veikloje. Remiantis išskirtais žinių vadybos aspektais ir tarpkultūriniais skirtumais yra atskleidžiami pagrindiniai žinių vadybos procesų savitumai, tarpkultūriniame kontekste. Atliekant Švedijos, Japonijos ir Didžiosios Britanijos įmonių atvejų analizę buvo nustatyta, kad įmonės nacionalinė kultūra atsispindi kompanijų žinių vadybos procesuose. Buvo atskleista, kad viena iš daugiausiai žinių vadybos procesams įtakos daranti yra individualizmo ir kolektyvizmo dimensija. Tyrimas taip pat atskleidė, kad ne tik nacionalinės kultūros bruožai turi įtakos žinių vadybos raiškai, kartais jie yra nustelbiami ir kompanijos atstovaujamo sektoriaus ir jo veiklos specifikos, kuri yra reglamentuojama įstatymų. Atvejo analizės tyrimas parodė, kad savitas istorinis, socialinis, institucinis Lietuvos žinių kontekstas turi įtakos žinių vadybos procesų, siūlomų įmonių centrinių būstinių, svarbos suvokimui ir atitinkam žinių panaudojimui. / The subject of the Master‘s thesis is the distinctiveness of the knowledge management processes in the context of cross-cultural interaction within Lithuania-based international enterprises. The aim of this work is to reveal the expression of cultural differences in the processes of knowledge management within Lithuania-based international enterprises. In the theoretical part of the thesis the basic aspects of knowledge management are distinguished and the basic cross-cultural differences are explained based on G.Hofstede’s (1997) cultural dimensions that occur in organizational context and are a part of professional activities. Based on these distinguished aspects of knowledge management and cross-cultural differences, the basic particularities of knowledge management processes within cross-cultural context were discovered. Analysis of cases of Swedish, Japanese and British enterprises revealed that national cultures were mirrored in the processes of knowledge management employed by these companies. It was disclosed that individualism and collectivism were the main dimensions determining the flow of knowledge management processes. The analysis also discovered that national cultural features were not the only factors that influenced knowledge management processes. Sometimes the specifics of a sector enterprise worked in or the enterprise’s own specifics that were being determined legally played a more crucial role than cultural uniqueness. Case analysis revealed that... [to full text]

Daugelis praktiškai reikšmingu sistemu mokymo uždaviniu reikalauja gebeti panaudoti didelio matavimo, strukturizuotus, netiesinius duomenis. Vaizdu, teksto, socialiniu bei verslo ryšiu analize, ivairus bioinformatikos uždaviniai galetu buti tokiu uždaviniu pavyzdžiais. Todel požymiu išskyrimas dažnai yra pirmasis žingsnis, kuriuo pradedama duomenu analize ir nuo kurio priklauso galutinio rezultato sekme. Šio disertacinio darbo tyrimo objektas yra požymiu išskyrimo algoritmai, besiremiantys priklausomumo savoka. Darbe nagrinejamas priklausomumas, nusakytas kovariacinio operatoriaus Hilberto-Šmidto normos (HSIC mato) branduoliniu ivertiniu. Pasiulyti šiuo ivertiniu besiremiantys HBFE ir HSCA algoritmai leidžia dirbti su bet kokios strukturos duomenimis, bei yra formuluojami tikriniu vektoriu terminais (tai leidžia optimizavimui naudoti standartinius paketus), bei taikytini ne tik prižiurimo, bet ir dalinai prižiurimo mokymo imtims. Pastaruoju atveju HBFE ir HSCA modifikacijos remiasi Laplaso reguliarizacija. Eksperimentais su klasifikavimo bei daugiažymio klasifikavimo duomenimis parodyta, jog pasiulyti algoritmai leidžia pagerinti klasifikavimo efektyvuma lyginant su PCA ar LDA. / In many important real world applications the initial representation of the data is inconvenient, or even prohibitive for further analysis. For example, in image analysis, text analysis and computational genetics high-dimensional, massive, structural, incomplete, and noisy data sets are common. Therefore, feature extraction, or revelation of informative features from the raw data is one of fundamental machine learning problems. Efficient feature extraction helps to understand data and the process that generates it, reduce costs for future measurements and data analysis. The representation of the structured data as a compact set of informative numeric features allows applying well studied machine learning techniques instead of developing new ones.. The dissertation focuses on supervised and semi-supervised feature extraction methods, which optimize the dependence structure of features. The dependence is measured using the kernel estimator of Hilbert-Schmidt norm of covariance operator (HSIC measure). Two dependence structures are investigated: in the first case we seek features which maximize the dependence on the dependent variable, and in the second one, we additionally minimize the mutual dependence of features. Linear and kernel formulations of HBFE and HSCA are provided. Using Laplacian regularization framework we construct semi-supervised variants of HBFE and HSCA. Suggested algorithms were investigated experimentally using conventional and multilabel classification data... [to full text]

Kandidatų požiūriai į įvairius atrankos metodus traukia organizacinės ir darbo psichologijos atstovų dėmesį dėl įvairių priežasčių, viena svarbiausių jų – tai, jog individų požiūriai į personalo atrankos metodus įtakoja jų vėlesnį elgesį. Ir nors tyrimų atlikta skirtingose šalyse nemažai, tačiau jokių duomenų nerandama Lietuvos ir Švedijos imtims. Šiame darbe iškeliamas tikslas - ištirti lietuvių studentų, lietuvių darbuotojų ir švedų studentų požiūrį į personalo atrankos metodus. Tiriamieji (197 studentai ir 86 darbuotojai) pildė Steiner ir Gilliland (1996) klausimyną, kurį sudaro trumpi 10 atrankos metodų aprašymai ir teiginiai apie šių metodų teisingumą. Rezultatai parodė, jog darbo pavyzdžio testai vertinami kaip teisingiausias personalo atrankos metodas lietuvių imtyje. Švedų imtyje teisingiausi personalo atrankos metodai yra šie: darbo pavyzdžio testai, interviu, gyvenimo aprašymas, asmeninės rekomendacijos. Lietuviai studentai palankiau vertina gebėjimų testų, sąžiningumo testų teisingumą nei švedai studentai, tačiau švedai studentai palankiau nei lietuviai studentai vertina interviu, gyvenimo aprašymą, asmenines rekomendacijas ir asmenines pažintis. Prasčiausiai teisingumo atžvilgiu lietuviai vertina asmenines pažintis ir grafologiją, o švedų grupėje vien tik grafologija vertinama kaip mažiausiai teisinga personalo atrankos procedūra. Lietuviai darbuotojai asmeninių rekomendacijų, asmeninių pažinčių ir grafologijos teisingumą vertina palankiau nei lietuviai... [toliau žr. visą tekstą] / Candidates’ attitudes towards various personnel selection methods get attention of organizational and work psychology specialists because of various reasons. The most important reason is that individuals’ attitudes towards personnel selection methods influence their latter behavior. Although there is a substantial amount of studies carried out in different countries, yet there is no data for Lithuanian and Swedish samples. The aim of current study is to analyze the attitudes towards personnel selection methods among Lithuanian students, Lithuanian employees and Swedish students. Participants of the study (197 students and 86 employees) filled in the questionnaire, which includes short descriptions of 10 personnel selection methods as well as items about fairness of these methods. According to the results of the study, work-sample tests are ranked as the fairest personnel selection method in Lithuanian sample. The fairest personnel selection methods in Swedish sample are work-sample tests, interview, resumes, and personal references. Lithuanian students rank the fairness of written ability test and honesty test more favorably than Swedish students, but Swedish students tend to rank more favorably interview, resumes, personal references and personal contacts. Personal contacts and graphology were ranked the lowest on fairness dimension in Lithuanian sample, and Swedes ranked only graphology as the least fair personnel selection method. Lithuanian employees rank personal... [to full text]

Darbe yra aprašomi skirtingi dimensijos mažinimo metodai. Pradžioje pristatoma pagrindinių komponenčių analizė ir ypatingųjų reikšmių dekompozicija. Po to plačiau nagrinėjama neneigiamos matricos faktorizacijos tema, aprašomi algoritmai naudojantys atnaujinimo dauginant metodus. Vėliau pasiūlomi algoritmai naujai prie duomenų matricos prijungiamų duomenų transformacijai atlikti. Visi algoritmai realizuoti naudojantis SAS statistiniu paketu. Tyrimui naudoti pacientų, sergančių širdies nepakankamumu, duomenys. Gauti rezultatai parodo, kad dimensijos mažinimas gali būti efektyvus įrankis dirbant su didelio matavimo duomenų rinkiniais. / This work deals with several dimensionality reduction techniques and their implementations in real medical problems. For this reason, firstly, one speaks about classical dimension reduction methods called principal component analysis and singular value decomposition. After these methods are introduced, non – negative matrix factorization (NMF) are presented. Also algorithms for its implementation are introduced. Moreover, two ways for implementation of dimensionality reduction via NMF are presented when applied for feature extraction, followed by pattern recognition. All algorithms were executed using SAS statistical pachage. Patients with heart failure data were used. It was shown that dimensionality reduction could be effective tool for multidimensional data analysis and classification problems.

Magistro baigiamajame darbe nagrinėjami IRT įgalinti paslaugų gamybos ir prekybos pokyčiai, kuriuos kai kurie mokslininkai vadina revoliuciniais. Dėl teorinio ir praktinio naujumo literatūroje šie reiškiniai tirti įvairiais aspektais. Tačiau nepaisant literatūros gausos, nėra pateikiama išsamios ir nuoseklios teorijos, leidžiančios paaiškinti šiuos paslaugų gamybos ir prekybos pokyčius. Šio darbo tikslas yra esamų teorinių įžvalgų pagrindu išvystyti teorinius įrankius paslaugų gamybos ir prekybos permainoms, jų mechanizmui, ypatumams, atsižvelgiant į paslaugų, kaip besiskiriančių nuo prekių, charakteristikas, paaiškinti ir pagrįsti ir vadovaujantis šiais įrankiais atlikti analizę. Pirmame skyriuje atliekama kritinė paslaugų koncepcijų, jos apibrėžiančiųjų charakteristikų analizė siekiant apibrėžti paslaugas ir atskleisti jų savybes, kurios leis paaiškinti nagrinėjamas jų gamybos ir prekybos permainas. Pirmoje antrojo skyriaus dalyje išvystomas paslaugų gamybos ir prekybos pokyčiams esminėmis laikytinomis paslaugų savybėmis pagrįstas teorinis modelis, nagrinėjamas IRT, kaip pamatinio pokyčių veiksnio, poveikis ir jo mechanizmai paslaugų gamybai ir prekybai. Antroje antrojo skyriaus dalyje atliekamas tyrimas naudojantis išvystytu modeliu. Darbe naudoti mokslinio tyrimo metodai: sisteminė literatūros šaltinių analizė ir apibendrinimas; statistinių ir empirinių duomenų analizė; priežastingumo ryšių analizė; lyginamoji analizė; loginės analizės metodai. Svarbiausias darbo... [toliau žr. visą tekstą] / This master‘s thesis seeks to provide a theoretical framework for better understanding current Information & communication technology (ICT) enabled structural changes in services’ production & trade & perform an analysis using the developed framework. In the first part, services’ definitions & characteristics are examined by performing a critical analysis of existing theories with the purpose to identify a common denominator to enable identification of the internal determinants of the changes. It is concluded that services comprise a very wide range of economic goods which are extremely difficult (if not impossible) to generalize. The conceptualization of services is therefore far from complete. Further study showed that there exists a fundamental division within the services category, the defining feature of which is possibility of separation of services’ production & consumption. A theoretical framework for analysis of services’ production & consumption & production processes’ separability is produced by identifying 4 dimensions of separability & developing their matrix. Due to another important feature of services, their inherent immateriality, separability is greatly enhanced for some services or even enabled altogether for some others by Information & communication technology revolution. ICT further contributed to services’ separabillity by making it possible to fragment services’ production into constituent components some of which can be separated. Finally... [to full text]