Hledat
Zobrazují se záznamy 1-6 z 6
Predikování hokejových zápasů pomocí neuronových sítí, Predicting Ice-Hockey Matches with Neural Networks
; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: 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 ...
Kódování vstupů a výstupů pro metody supervizovaného shlukování, Input-Output Representations for Supervised Clustering Methods
; Vedoucí práce: Drchal Jan; Oponent práce: Šír Gustav (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-01)
V rámci této práce zkoumáme možná řešení pro problém supervizovaného shlukování se zaměřením na metody založené na neuronových sítích. Naší motivací jsou problémy jako je shrnutí textu podle sémantiky, extrakce tématu z ...
Základy symetrií v hlubokém učení, Exploring Symmetries in Deep Learning
; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: Janisch Jaromír (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-07)
Mnoho aplikací hlubokého učení se zabývá aproximací funkcí, které obsahují nějakou formu symetrie vzhledem k jejich vstupu. Tento fakt se však často při tvorbě architektury zanedbává, výjimkou jsou pouze hojně rozšířené ...
Predikce výsledků ve hře Counter-Strike s pomocí strojového učení, Predicting Counter-Strike Game Outcomes with Machine Learning
; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: Jindra Vojtěch (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-01-26)
Vzestup odvětví esportů spolu s nárůstem popularity strojového učení poskytuje jedinečné příležitosti pro zlepšení aktuálně používaných metod předpovědí výsledků zápasů. Tato práce si klade za cíl poskytnout nový pohled ...
Transparentní AI s neuro-symbolickým programováním, Explainable AI with neuro-symbolic programming
; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: Horčík Rostislav (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-12)
Rostoucí využívání AI v každodenním životě a kritických aplikacích zvyšuje potřebu interpretovatelnosti AI řešení. Současné architektury neuronových sítí, jako je GPT-4, s miliardami parametrů však postrádají interpretovatelnost. ...
Škálování hlubokého relačního učení, Scaling up Deep Relational Learning
; Vedoucí práce: Šír Gustav; Oponent práce: Drchal Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-13)
Hluboké relační učení zevšeobecňuje principy neuronových sítí na učení na relačních datech, čímž umožňuje využít přirozeně strukturální povahu takových dat (tvořenou např.~cizími klíči v relačních databázích) jako součást ...