• Dokreslování obrázků pomocí generativních adversariálních sítí 

      Autor: Tomáš Halama; Vedoucí práce: Friedjungová Magda; Oponent práce: Vašata Daniel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-18)
      Obnovení poškozených oblastí v obrazových datech je aktuální a náročný problém, jehož obtížnost roste se závažností a velikostí daného poškození. V posledních pár letech lze pozorovat značný pokrok při řešení tohoto problému ...
    • Generativní metody vhodné pro anonymizaci a tvorbu testovacích dat v bankovnictví 

      Autor: Jan Jeníček; Vedoucí práce: Kylar Ivo; Oponent práce: Friedjungová Magda
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-11)
      Produkční data často obsahují velmi citlivé informace a je složité s nimi manipulovat. Má práce zkoumá generativní metody strojového učení a jejich schopnost naučit se distribuci dat. Tato schopnost je použita pro generování ...
    • Rozšíření dat pomocí generativních adversariálních sítí 

      Autor: Iveta Šárfyová; Vedoucí práce: Friedjungová Magda; Oponent práce: Vašata Daniel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-19)
      Většina dat z reálného světa není rovnoměrně rozdělena do odpovídajících tříd, ale je nevyvážená, což může mít velký vliv na kvalitu predikce klasifikačních modelů. Obecný přístup k řešení tohoto problému je modifikace ...
    • Srovnání Generatívních adversariálních sítí a využití na medicínských datech 

      Autor: Mark Sobolev; Vedoucí práce: Žitný Jakub; Oponent práce: Friedjungová Magda
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-11)
      Cílem této práce je pokusit se použít nedávno navržený model generativní adversarialní sítě pro klasifikaci a segmentaci lékařských obrazů a porovnat výsledky s moderními modely GAN, které se v současné době používají pro ...