Neperfektní učení multi-klasifikátoru

Imperfect Learning of Multi-Classifier

Type of document
disertační práce
doctoral thesis
Author
Radek Hřebík
Supervisor
Jablonský Josef
Opponent
Slabý Antonín
Field of study
Matematické inženýrství
Study program
Aplikace přírodních věd
Institutions assigning rank
katedra softwarového inženýrství
Defended
2023-09-12


Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item record
Abstract
Disertační práce se věnuje vytvoření pokročilého klasifikátoru založenému na využití neperfektních metod učení ke konstrukci tzv. skrytých tříd. Stěžejní je nová teorie optimálního sjednocování skrytých tříd tak, aby byla dosažena co nejvyšší kritická citlivost klasifikátoru. Součástí práce je návrh nového přístupu k samoorganizaci dat za využití difuze.
 
The doctoral thesis is focused on the construction of an advanced classifier based on the use of imperfect learning methods, which are used to construct so-called hidden classes. The new theory of the optimal unioning of hidden classes is crucial to achieve the highest critical sensitivity of the classifier. Part of the thesis is focused on the design of a new approach to self-organization of data using diffusion.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/111836
Collections