Hledat
Zobrazují se záznamy 1-5 z 5
Aplikace technik umělé inteligence v prediktivní údržbě, Application of Artificial Intelligence Techniques in Predictive Maintenance
; Vedoucí práce: Borovička Tomáš; Oponent práce: Klouda Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-12)
Prediktivní údržba je strategie plánování údržby, při níž je údržba naplánována pokud subjekt jeví známky závady nebo je pravděpodobné, že brzy dojde k poruše. Prediktivní údržba snižuje náklady a zabraňuje prostojům ve ...
Approximace přesnosti modelu v optimalizaci hyper-parametru, Model Performance Approximation in Hyper-parameter Optimization
; Vedoucí práce: Borovička Tomáš; Oponent práce: Vašata Daniel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-09)
Cílem automatické optimalizace hyper-parametrů je najít nastavení hyper-parameterů učícího algorithm bez lidské pomoci. Protože k vyhodnocení jednoho nastavení je potřeba natrénovat daný model, optimalizační metody které ...
Proces strojového učení pro spektroskopická data, Machine Learning Pipeline for Spectroscopic Data
; Vedoucí práce: Borovička Tomáš; Oponent práce: 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 ...
Aktivní semi-supervizované shlukování, Active Semi-supervised Clustering
; Vedoucí práce: Borovička Tomáš; Oponent práce: Klouda Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-06-09)
Shlukování dat je velice náročný problém, protože v mnoha případech existuje mnoho možných způsobů rozdělení daného datasetu. Shlukování je proto výrazně subjektivní a závislé na daném problému. Aktivní semi-supervisované ...
Online detekce anomálií v časových řadách, Online Anomaly Detection in Time-Series
; Vedoucí práce: Borovička Tomáš; Oponent práce: 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 ...