Now showing items 9-18 of 18

    • Klasifikace na temporálních relačních datech 

      Author: Mück Petr; Supervisor: Motl Jan; Opponent: Surynek Pavel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-08)
      Tato práce se zabývá možnostmi klasifikace temporálních dat. V práci implementuji agregační model, který je schopen pracovat s relačními daty, jejichž záznamy jsou pro určitou entitu ve vztahu n:1 pro daný čas predikce ...
    • Online detekce anomálií v časových řadách 

      Author: Pajurek Tomáš; Supervisor: Borovička Tomáš; Opponent: Vašata Daniel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-09)
      Metody pro online detekci anomálií jsou navrženy pro odhalování anomalií ve spojitém proudu dat namísto ve statickém datasetu. Tyto metody jsou schopné se adaptovat na změny v charakteristice datového proudu, který může v ...
    • Optimalizace doporučovacích algoritmů 

      Author: Drdák Jakub; Supervisor: Kordík Pavel; Opponent: Řehořek Tomáš
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-02-16)
      V poslednich letech se vyvinulo velké množstvi rozličných doporučovacich al-goritmů. Jednu věc maji ale všechny společnou. Jejich hyper-parametry se musi pečlivě zvolit, aby dosahovaly dobrých výsledků. Tato práce se zabývá ...
    • Použití hlubokých neuronových sítí pro analýzu sentimentu z tónu řeči 

      Author: Kožusznik Jiří; Supervisor: Holeňa Martin; Opponent: Flusser Martin
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-02-01)
      Tato práce zabývá problémem analýzy sentimentu z audio souborů, k čemuž využívá LSTM sítí, které porovnává se stávajícími klasifikačními metodami. Je navženo a implementováno několik postupů, jejich výsledky jsou v práci shrnuty.
    • Proces strojového učení pro spektroskopická data 

      Author: Zvolský Grant; Supervisor: Borovička Tomáš; Opponent: Maldonado Lopez Juan Pablo
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-09)
      Data ze spektroskopických senzorů často vyžadují zpracování specifické pro daný problém. Cílem této práce je navrhnout framework strojového učení pro analýzu spektroskopických dat. Práce představuje běžné metody zpracování ...
    • Semi-supervizovaná segmentace videa ve vysokém rozlišení 

      Author: Keruľ-Kmec Oliver; Supervisor: Holeňa Martin; Opponent: Pulc Petr
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-02-01)
      Jednou z hlavných predspracujúcich úloh v oblasti získavania informácii z videa je segmentácia scény, hlavne segmentácia popredných objektov od pozadia. Ide vlastne o klasifikačnú úlohu, ktorá je špecifická v tom, že je ...
    • Sémantické porozumění konverzaci 

      Author: Lorenc Petr; Supervisor: Šedivý Jan; Opponent: Kuznetsov Stanislav
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-02-01)
      Tato diplomová práce se zaměřuje na nalezení nejlepšího algoritmu pro sémantické porozumění přirozených konverzací. Výsledný algoritmus lze použít například u chatbotů. Součástí práce je dataset, který vznikl pro potřeby ...
    • Učení konvolučních sítí pro odhad věku 

      Author: Novák Ondřej; Supervisor: Franc Vojtěch; Opponent: Kopp Martin
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-09)
      V této práci jsme vytvořili nový dataset pro odhadování věku, Wikipeople databázi, sestávající se celkem z 217800 příkladů. Celý proces získávání databáze je do detailu popsán, tudíž je možné na tuto práci v budoucnu navázat ...
    • Využití umělé inteligence pro analýzu úniku osob z hořící místnosti 

      Author: Kukačka Jiří; Supervisor: Jiřina Marcel; Opponent: Kalvoda Tomáš
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-08)
      Cílem této práce je probádat možnosti využití algoritmů umělé inteligence a strojového učení v odvětví požární optimalizace budov, a položit tak základy pro samočinnou kontrolu návrhů budov.
    • Vývoj aplikace pro RFM analýzu a její nasazení v analytickém prostředí Keboola Connection 

      Author: Hak Martin; Supervisor: Chobotský David; Opponent: Maldonado Lopez Juan Pablo
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-09)
      Práce popisuje návrh a implementaci aplikace pro RFM analýzu v analytickém prostředí Keboola Connection. Dále je práce zaměřena na vizualizaci výsledků této aplikace a popis možností jejího využití pro marketingová řešení. ...