Search
Now showing items 1-10 of 41
Směrové statistiky v predikci kvaziperiodických časových řad, Directional Statistics for Prediction of Quasiperiodic Time Series
; Supervisor: Navara Mirko; Opponent: Helisová Kateřina (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-10)
V této práci navrhujeme metody predikce kvaziperiodických časových řad, které jsou založené na směrové statistice. Za-býváme se metodou momentů, EM algo-ritmem, Adaboostem R a neuronovými sí-těmi. Upřednostňujeme korektnost ...
Sofware pro analýzu signálů a inteligentní detekci událostí v optických senzorových sítích, Signal Analysis and Intelligent Event Detection System for Optical Sensing Networks
; Supervisor: Boháč Leoš; Opponent: Pošík Petr (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-01-22)
Tato diplomová práce se věnuje navržení systému pro sběr signálových dat ze senzorů v optických sítích, detekci v signálovém průběhu anomálií a jejich klasifikaci s možností případného spuštění určité akce. Budou prodiskutovány ...
Predikování hokejových zápasů pomocí neuronových sítí, Predicting Ice-Hockey Matches with Neural Networks
; Supervisor: Šír Gustav; Opponent: Drchal Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-08-24)
Cílem práce je vytvořit modely, využívající neuronové sítě, schopné predikce výsledků hokejových zápasů NHL. Na těchto modelech chceme následně ověřit několik doposud nepotvrzených hypotéz, zejména hypotézu tvrdící, že ...
Metody strojového učení pro efektivní kompresi obrazu, Machine Learning Techniques for High Performance Image Compression
; Supervisor: Fliegel Karel; Opponent: Polák Ladislav (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-08-25)
Tato práce si klade za cíl vytvořit orientační návod stále rostoucím oborem strojového učení, neuronových sítí a jejich aplikace v systémech efektivních kompresních metod založených na učení. První kapitola tvoří teoretický ...
Efektivní implementace neuronových sítí pro použití v reálném čase, Efficient Implementation of Neural Networks for Real-Time Applications
; Supervisor: Čech Jan; Opponent: Hering Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-27)
Neuronové sítě jsou v současné době jednou z nejpoužívanějších metod ve strojovém učení, která dala vzniknout vědecké disciplíně známé jako hluboké učení. Dosud byly úspěšně nasazeny v mnoha výzkumných odvětvích, jako jsou ...
Detekce malwaru ze slabě označených URL pomocí metod hlubokého učení, Deep learning based malware detection from weakly labeled URLs
; Supervisor: Brabec Jan; Opponent: Svatoš Martin (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-11)
Strojové učení se v posledních letech stalo nepostradatelným nástrojem v boji s rostoucí kyberkriminalitou. V rámci této diplomové práce jsme implementovali strukturu na trénování neuronových sítí s velkým množstvím dat a ...
Metody strojového učení pro efektivní hodnocení kvality obrazu, Machine Learning Techniques for Efficient Image Quality Assessment
; Supervisor: Fliegel Karel; Opponent: Kufa Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-10)
Multimediální technologie zažily rapidní rozvoj především díky transformaci trhu s mobilními telefony směrem k telefonům chytrým s velmi schopnými kamerami a růstu popularity streamovacích služeb. Spolu s masovou produkcí ...
Rozpoznávání orientačních bodů pomocí hlubokého učení, Visual Landmark Recognition with Deep Learning
; Supervisor: Tolias Georgios; Opponent: Mishkin Dmytro (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-26)
V této práci se zabýváne rozpoznávání instancí pomocí hlubokého učení. Získáváme deskriptory pomocí modelu neuronové sítě, který byl naučený přístupem metric learning. Vytvořili jsme různá upravení k-NN klasifikátorů pro ...
Automatická detekce a kvantifikace Langerhansových ostrůvků v pankreatické tkáni, Automated Detection and Quantitation of Langerhans Islets in Pancreatic Tissue
; Supervisor: Kybic Jan; Opponent: Komínková Oplatková Zuzana (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-15)
Pro určení správné diagnostiky onemocnění nebo studia jejich projevů, výzkumu nových lečébných metod a pozorování změn ve tkáni histologických vzorků je nutné ručně identifikovat jednotlivé části tkáně, zjistit zastoupení, ...
Predikování jevů přidružených fotbalovým výsledkům, Predicting Score-related Events in Soccer
; Supervisor: Hubáček Ondřej; Opponent: Urbanovská Michaela (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-15)
Predikování výsledků fotbalových zápasů je v literatuře dobře zavedeným problémem. Dosud však bylo příliš málo práce věnováno predikování jevů přidružených těmto výsledkům, jako například zda bude celkový počet vstřelených ...