• Automatické nastavování velikosti neuronových sítí v omezeném čase 

      Autor: Vojtěch Cahlík; Vedoucí práce: Kordík Pavel; Oponent práce: Holeňa Martin
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-02)
      Algoritmy označované jako anytime slouží k produkování aproximativních výsledků, jejichž kvalita se s výpočetním časem zlepšuje. Tato diplomová práce se zaměřuje na aplikaci anytime algoritmů v úlohách strojového učení za ...
    • Gausovské procesy a neuronové sítě jako náhradní modely pro CMA-ES 

      Autor: Jiří Růžička; Vedoucí práce: Koza Jan; Oponent práce: Holeňa Martin
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-03)
      Tato diplomová práce je o náhradních modelech pro Doubly Trained CMA-ES, který je modifikací originálního algoritmu CMA-ES, v black box optimalizaci. Používají se Gausovské procesy a neuronové sítě k modelování objektivní ...
    • Párování relativního rozvržení pro extrakci dat z dokumentů 

      Autor: Matyáš Skalický; Vedoucí práce: Šulc Milan; Oponent práce: Holeňa Martin
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-02)
      Tato práce se zabývá oblastí extrakce informací z obchodních dokumentů, přičemž klade důraz na systémy, které využívají již dříve zpracované dokumenty pro rychlou a flexibilní extrakci dat. V této práci byl navržen inovativní ...
    • Použití hlubokých neuronových sítí pro analýzu sentimentu z tónu řeči 

      Autor: Kožusznik Jiří; Vedoucí práce: Holeňa Martin; Oponent práce: 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.
    • Použití hlubokých neuronových sítí pro analýzu sentimentu z tónu řeči 

      Autor: Jiří Kožusznik; Vedoucí práce: Holeňa Martin; Oponent práce: Flusser Martin
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-07)
      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.
    • Semi-supervizovaná segmentace videa ve vysokém rozlišení 

      Autor: Keruľ-Kmec Oliver; Vedoucí práce: Holeňa Martin; Oponent práce: 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 ...
    • Systém pro automatizaci dopravních průzkumů 

      Autor: Ondrej Pudiš; Vedoucí práce: Sušický Marek; Oponent práce: Holeňa Martin
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-03)
      V posledných rokoch sme svedkami masívneho rozvoja cestnej dopravy, ktorá spôsobuje niekoľko problémov, najmä v mestských oblastiach. Miestne samosprávy a vlády preto investujú nemalé prostriedky do dopravných prieskumov, ...