Now showing items 21-40 of 40

    • Implementace metody "Multiple instance learning" pomocí Markovských sítí 

      Author: Branislav Doubek; Supervisor: Kybic Jan; Opponent: Franc Vojtěch
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-01-28)
      Tato práce pojednává implementaci multiple instance learning frameworku používající metody Markovských sítí s optimalizačními metodami batch gradient descent, inference based SVM a naší metodou linearního programování. ...
    • Interpretabilita modelů strojového učení 

      Author: Jakub Štercl; Supervisor: Romportl Jan; Opponent: Pavlíček Josef
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-02-06)
      Interpretabilita modelů strojového učení slouží k vysvětlení chování, jinak mnohdy zcela neprůhledných, modelů. Tato práce představuje nejpoužívanější metody a nástroje interpretability. Vlastnosti jednotlivých metod pak ...
    • Klasifikace webových adres pomocí hlubokých neuronových sítí 

      Author: Matyáš Skalický; Supervisor: Kordík Pavel; Opponent: Maldonado Lopez Juan Pablo
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-15)
      Tato bakalářská práce se zabývá problémem automatické klasifikace internetových adres. Důraz je kladen na hluboké neuronové sítě, konkrétně na modely, které pracují se vstupem na úrovni jednotlivých znaků. V práci je shrnutý ...
    • Metody predikce plánů výroby a jejich vyhodnocení pomocí BI nástrojů 

      Author: Daniel Malachov; Supervisor: Bukovský Ivo; Opponent: Konzal Milan
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-08-29)
      Práce se zabývá vývinem softwaru predikujícího výrobní data, především časový fond výroby a počet vyrobených kusů. Software musí fungovat naprosto samostatně bez zásahu člověka. Výstupem je zápis predikovaných hodnot do ...
    • Optimalizační metody ve znalostním inženýrství 

      Author: Vladislav Stankov; Supervisor: Kalvoda Tomáš; Opponent: Klouda Karel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-15)
      Tato práce se zabývá problematikou matematické optimalizace a ukazuje, jak ji lze aplikovat na problematiku znalostního inženýrství. Nejdříve se zaměříme na teoretické základy matematické optimalizace a formulujeme základní ...
    • Rozšíření dat pro trénink neuronových sítí 

      Author: Antonín Vobecký; Supervisor: Škoviera Radoslav; Opponent: Himalaya Jain
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-04)
      Tato diplomová práce je zaměřena na techniky použité pro rozšíření stávajících trénovacích dat pro trénink neuronových sítí se zaměřením na datasety obsahující obrázky lidí. Pro účely vývoje, trénování, validace a testování ...
    • Řízení robotů myšlenkou na bázi EEG signálu 

      Author: Michal Veljačik; Supervisor: Skrbek Miroslav; Opponent: Surynek Pavel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-01-30)
      V rámci této práce bylo vytvořeno experimentální BCI na bázi jednokanálového EEG signálu. Hlavním přínosem práce je implementace aplikace umožňující nahrávat a experimentovat se stopami mentálních úkolů a testovat tak ...
    • Semi-supervised learning pro detekci malware 

      Author: Michal Buchovecký; Supervisor: Jureček Martin; Opponent: Lórencz Róbert
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-08)
      Využívanie strojového učenia v oblasti detekcie malwaru nie je v súčasnosti až tak veľmi populárne. Jedným z dôvodov je aj skutočnosť, že označovanie malwaru a legitímnych súborov, čo je pre strojové učenie nevyhnutné, je ...
    • Simulace detekčního modelu škodlivého kódu 

      Author: Libor Šlechta; Supervisor: Jureček Martin; Opponent: Lórencz Róbert
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-02-06)
      Množství škodlivých programů neustále stoupá a útočníci stále přicházejí s novými technikami, kterými se snaží oklamat používané detekční metody. Tato práce se zabývá automatickou detekcí škodlivého kódu pomocí algoritmů ...
    • Sofware pro analýzu signálů a inteligentní detekci událostí v optických senzorových sítích 

      Author: Gleb Petrovichev; Supervisor: Boháč Leoš; Opponent: Pošík Petr
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-01-22)
      Tato diplomová práce se věnuje navržení systému pro sběr signálových dat ze senzorů v optických sítích, detekci v signálovém průběhu anomálií a jejich klasifikaci s možností případného spuštění určité akce. Budou prodiskutovány ...
    • Strojová detekce různých významů slova 

      Author: Vojtěch Paukner; Supervisor: Klouda Karel; Opponent: Friedjungová Magda
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-14)
      Tato prace detailne zkouma tradicni a moderni metody zpracovani prirozeneho jazyka. Zvlastni duraz je kladen na jazyky s rozmanitou morfologii. Nejmodernejsi metody jsou pak aplikovany ruznymi zpusoby na cesky jazyk s cilem ...
    • Strojové učení pro jetovou fyziku 

      Author: Georgij Ponimatkin; Supervisor: Bielčíková Jana; Opponent: Kůs Václav
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-08-30)
      Moderní metody strojového učení značným způsobem ovlivnily obor počítačového vidění, jehož cílem je naučit stroje chápat informaci proudící z vizuálních zdrojů (obrázky, videa atd.). Ukazuje se, že tyto metodiky nacházejí ...
    • Systém pro klasifikaci vad analogového záznamu 

      Author: Václav Moldan; Supervisor: Rund František; Opponent: Rajmic Pavel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-12)
      Tato práce se zabývá tématem modelování a klasifikace vad gramofonových desek. Cílem je vytvořit modely základních typů vad a navrhnout a implementovat v prostředí MATLAB metody automatické klasifikace těchto vad. Modelování ...
    • Škálovatelnost algoritmu nejbližších sousedů 

      Author: Antonín Dvořák; Supervisor: Kordík Pavel; Opponent: Šimeček Ivan
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-15)
      Tato práce se zabývá efektivními algoritmy pro hledání k nejbližších sousedů. Představili jsme tři konkrétní přístupy. Prvním z nich je použití k-means shlukování pro kNN, druhým tvorba aproximativního kNN grafu za použití ...
    • Transfer learning pro klasifikaci textu 

      Author: Pavel Janata; Supervisor: Čermák Jiří; Opponent: Selecký Martin
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-06)
      Nedávné vývoje v jazykových modelech vedly k posunu v transfer learning metodách ve zpracování přirozeného jazyka. Jazykové modely předtrénované na rozsáhlých obecných datasetech dosahují nejlepších výsledků v celé řadě ...
    • Tvorba chatovacího robota ve zvoleném podniku 

      Author: Milan Mejzr; Supervisor: Zralý Martin; Opponent: Hornych Jan
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-07)
      Předmětem této diplomové práce je tvorba chatovacího robota, který umožňuje rychlejší, levnější a pohodlnější komunikaci se zákazníky. Práce je rozdělena do sedmi kapitol, kde se v prvních třech kapitolách věnuji definici ...
    • Velkoškálový výběr atributů 

      Author: Jan Štercl; Supervisor: Khikhlukha Danila; Opponent: Drchal Jan
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-13)
      Možnosti výpočetních prostředků se neustále zvyšují, ovšem neúměrně k velikosti dat zpracovávaných v oblasti strojového učení, která narůstá ještě rychleji. Tato práce se zabývá výběrem atributů při klasifikaci dat. Teze ...
    • Vývoj algoritmů pro zpracování dat z ATLAS Forward Proton detektorů (AFP) v CERNu 

      Author: Martin Vatrt; Supervisor: Sopczak André; Opponent: Maldonado Lopez Juan Pablo
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-15)
      Tato práce se zabývá rozšířením výběrových kriterií pro získání signal/background procesů z dat která byla v roce 2016 a 2017 zaznamenána při AFP experimentu v CERNu. Experiment se zabývá interakcí protonů které se ve dvou ...
    • Vývoj molekulárních reprezentací pro aplikaci strojového učení v kvantové chemii a spektroskopii 

      Author: Štěpán Sršeň; Supervisor: Železný Filip; Opponent: Svozil Daniel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)
      Tato práce se zabývá aplikací strojového učení do oblasti kvantové chemie a spektroskopie, kde je hlavním problémem kvantitativních výpočtů jejich časová náročnost. Hlavním cílem je vývoj a testování vhodných molekulárních ...
    • Zvětšování množiny dat pro posilování učení 

      Author: Martin Nykodem; Supervisor: Maldonado Lopez Juan Pablo; Opponent: Klouda Karel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-19)
      V této práci je implementován nedávno představený framework pro posilované učení výzkumníků Ha a Schmidhubera nazvaný World Models. Ti přichází s originální myšlenkou naučit se svět z mnoha aspektů a ne jen ze zkušeností. ...