Hledat
Zobrazují se záznamy 141-150 z 632
Meta-učení pro automatický výběr modelu strojového učení a optimalizaci jeho hyperparametrů, Meta-learning for automatic model selection and hyperparameter optimization
; Vedoucí práce: Jůzlová Markéta; Oponent práce: Klouda Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-18)
Optimalizace hyperparametrů je důležitý krok pro vytváření přesných modelů strojového učení. Optimalizace hyperparametrů pro danou úlohu může být rozšířena informacemi z předchozích úloh - s meta-učením. Tato práce zkoumá ...
Využití grafových databází pro pokročilou analýzu dat, Graph databases for advanced analytics
; Vedoucí práce: Sušický Marek; Oponent práce: Valenta Michal (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-08)
Práca sa zaoberá rešeršou dostupných grafových databáz, ktoré podporujú horizontálne škálovanie. Práca sa snaží stručne vysvetliť základné technológie, ktoré sa využívajú v spomínaných grafových distribuovaných databázach. ...
Optimalizace doporučovacích algoritmů, Recommendation algorithms optimization
; Vedoucí práce: Kordík Pavel; Oponent práce: 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 ...
Curriculum Learning of Neural Networks, Curriculum Learning of Neural Networks
; Vedoucí práce: Vašata Daniel; Oponent práce: Friedjungová Magda (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-02-06)
Umělé neuronové sítě se běžně trénují na náhodně seřazených datech. V mnoha směrech je tento přístup podobný učení živých organismů, to však nebývá náhodné. Lidé používají učební plány, podle kterých se jejich učení řídí. ...
Analýza satelitních snímků pro predikci výnosu plodin, Satellite image analysis for crop yield prediction
; Vedoucí práce: Maldonado Lopez Juan Pablo; Oponent práce: Vašata Daniel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-14)
V tejto praci sa zameriavame na navrhnutie a implementaciu postupnosti krokov, ktora umozni predikciu urody plodin. V texte popisujeme a analyzujeme data pochadzajuce zo vzdialeneho prieskumu Zeme, ktore rozsirime o indexy ...
Predikce výsledků zápasů v NHL, NHL match results prediction
; Vedoucí práce: Klouda Karel; Oponent práce: Friedjungová Magda (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-14)
Předmětem této práce je prozkoumání zdrojů dat o hráčích a zápasech v hokejové NHL, moderních statistických metod používaných k vyhodnocení kvality týmů a hráčů a využití těchto informací k predikci výsledků zápasů v NHL. ...
Strojové učení pro detekci finančních trestných činů, Machine learning for financial crime detection
; Vedoucí práce: Maldonado Lopez Juan Pablo; Oponent práce: Starý Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-15)
Tato práce se zabývá návrhem modelu pro detekci pokusů o finanční podvody za pomoci strojového učení. Cílem práce je vybrat a vyhodnotit základní model a po vyhodnocení jeho přesnosti jej upravit a rozšířit. Účelem úprav ...
Optimalizační metody ve znalostním inženýrství, Optimization Methods in Knowledge Engineering
; Vedoucí práce: Kalvoda Tomáš; Oponent práce: Klouda Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-15)
Tato práce se zabývá problematikou matematické optimalizace a ukazuje, jak ji lze aplikovat na problematiku znalostního inženýrství. Nejdříve se zaměříme na teoretické základy matematické optimalizace a formulujeme základní ...
Abstrakce v posilovaném učení, Abstraction in Reinforcement Learning
; Vedoucí práce: Platt Robert; 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., 2019-06-15)
Abstrakce je důležitý nástroj pro inteligentního agenta. Pomáhá mu řešit složité úlohy tím, že ignoruje nedůležité detaily. V této práci popíši nový algoritmus pro hledání abstrakcí, Online Partition Iteration, který je ...
Škálovatelnost algoritmu nejbližších sousedů, Scalability of Nearest Neighbor Algorithm
; Vedoucí práce: Kordík Pavel; Oponent práce: Šimeček Ivan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-15)
Tato práce se zabývá efektivními algoritmy pro hledání k nejbližších sousedů. Představili jsme tři konkrétní přístupy. Prvním z nich je použití k-means shlukování pro kNN, druhým tvorba aproximativního kNN grafu za použití ...