Hledat
Zobrazují se záznamy 11-20 z 36
Hluboké učení z více instancí pro detekci mnohočetného myelomu v CT snímcích dlouhých kostí, Deep multiple-instance learning for detecting multiple myeloma in CT scans of large bones
; Vedoucí práce: Hering Jan; Oponent práce: Čech Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-27)
S nástupem moderních algoritmů strojového učení vzrostla popularita tématu automatické interpretace výstupů zobrazovacích metod v medicíně pomocí počítačů. Konvoluční neuronové sítě v současné době excelují v mnoha oblastech ...
Metody detekce anomálií pro soubory logů, Anomaly Detection Methods for Log Files
; 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., 2021-06-15)
Tato práce se věnuje metodám detekce anomálií aplikovaným na soubory logů. Současné metody detekce anomálií obvykle používají tradiční přístup ke zpracování logů. Nejprve se soubory logů zpracují jejich parsováním, které ...
Soukromí strojového učení: analýza a implementace model-extrahujících útoků, Machine learning privacy: analysis and implementation of model extraction attacks
; Vedoucí práce: Rigaki Maria; Oponent práce: Babayeva Elnaz (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-15)
Rostoucí popularita a značná vylep-šení ve strojovém učení měla za důsle-dek vytvoření nového typu útoku, zva-ných model-extrahující. Model-extrahujícíútoky jsou útoky na soukromí, jejichž cí-lem je získání informací o ...
Využití metod strojového učení pro řešení úloh rozvrhování, Use of machine learning techniques to solve scheduling problems
; Vedoucí práce: Šůcha Přemysl; Oponent práce: Marek Petr (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-15)
Tato diplomová práce studuje algoritmy pro řešení úloh plánování pomocí strojového učení, konkrétně metod hlubokého učení. Soustředí se na problém rozvrhování, který je charakterizován jako 1|ri|ΣUi, tj. rozvrhování sady ...
Predikování jevů přidružených fotbalovým výsledkům, Predicting Score-related Events in Soccer
; Vedoucí práce: Hubáček Ondřej; Oponent práce: 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 ...
Apriorní modely pro rubustní adversariální hluboké učení, Prior models for robust adversarial deep learning
; Vedoucí práce: Flach Boris; Oponent práce: Schlesinger Dmitrij (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)
Hluboké sítě naučené standardními metodami diskriminačního učení jsou náchylné k protichůdným vzorům. Výcvik nepřátelsky robustních hlubokých sítí proto vyžaduje nové metody učení. Jednou zajímavou možností je zahrnout ...
Adversarialní strojové učení pro detekci škodlivého chování v síťové bezpečnosti, Adversarial Machine Learning for Detecting Malicious Behavior in Network Security
; Vedoucí práce: Lisý Viliam; Oponent práce: Bím Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)
Adversarialní strojové učení má v principu dva cíle: navrhnout útočníka, který je schopen obejít detektor; a detektor, který úspěšně detekuje dané útočníky. Tyto protichůdné motivy jsou v této práci modelovány pomocí teorie ...
Neuronové sítě pro SŠ - výukový program, Neural Networks for High Schools - educational program
; Vedoucí práce: Mannová Božena; Oponent práce: Bloch Martin (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-09)
Tento dokument má za cíl vytvořit výukový materiál, který by objasnil základy fungování neuronových sítí primárně pro čtenáře (nejen středních škol), kteří mají základy diferenciálního počtu. V průběhu práce bude vysvětlena ...
Velkoškálový výběr atributů, Large-scale feature selection
; Vedoucí práce: Khikhlukha Danila; Oponent práce: Drchal Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-13)
Možnosti výpočetních prostředků se neustále zvyšují, ovšem neúměrně k velikosti dat zpracovávaných v oblasti strojového učení, která narůstá ještě rychleji. Tato práce se zabývá výběrem atributů při klasifikaci dat. Teze ...
Použití Certificate Transparency pro detekci malwaru ze síťového provozu, Using Certificate Transparency to detect malware in network telemetry
; Vedoucí práce: Brabec Jan; Oponent práce: Svatoš Martin (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-01-20)
Cílem této práce je prozkoumat službu Certificate Transparency a zjistit, zda by mohla být použita jako užitečný zdroj dat pro detekci malwaru. Certificate Transparency slouží jako dodatečná vrstva pro ověření integrity ...