Search
Now showing items 1-10 of 18
Analýza biomarkerů psychiatrických pacientů pomocí analýzy EEG signálu a strojového učení, Biomarker Analysis of Psychiatric Patients using EEG Signal Analysis and Machine Learning
; Supervisor: Basterrech Sebastian; Opponent: Sojka Eduard (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-13)
Depresivní porucha je závažným psychiatrickým onemocněním s vysokou globální prevalencí, závažnými dopady na kvalitu života, a v nejvážnější podobě může vyústit sebevraždou. Brzká diagnóza a přesná předpověd’ průběhu léčby ...
Algoritmy pro zpracování obrazových dat ze satelitů Sentinel, Algorithms for image data processing from the Sentinel satellites
; Supervisor: Šorel Michal; Opponent: Blažek Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-08-26)
Automatické mapovanie krajinného pokryvu a využitia územia je jednou z najdoležitejších úloh vzdialeného prieskumu Zeme. Problémom v tejto oblasti je nedostatok kvalitných ground truth dát, ktorých tvorba býva často náročná ...
Paralelizace sítí typu Sum-Product-Transform pro architekturu GPU, Paralelization of Sum-Product-Transform type networks for the GPU architecture
; Supervisor: Oberhuber Tomáš; Opponent: Papež Milan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-05-26)
Sítě typu Sum-Product-Transform jsou rozšířením sítí typu Sum-Product pomocí přidání transformačního uzlu. Toto rozšíření zvyšuje výpočetní náročnost všech operací se sítí. Tato práce popisuje implementaci sítí typu ...
Metody strojového učení ve fyzice pevných látek, Methods of machine learning in condensed matter physics
; Supervisor: Vybíral Jan; Opponent: Šmídl Václav (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-26)
Strojové učení lze použít k efektivní předpovědi parametrů testovacích dat na základě dat trénovacích. Jedněmi z používaných metod strojového učení jsou metody Kernel Ridge Regression a LASSO, které obě vycházejí z lineární ...
Strojové učení pro jetovou fyziku, Machine Learning for Jet Physics
; Supervisor: Bielčíková Jana; Opponent: Kůs Václav (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-08-30)
Moderní metody strojového učení značným způsobem ovlivnily obor počítačového vidění, jehož cílem je naučit stroje chápat informaci proudící z vizuálních zdrojů (obrázky, videa atd.). Ukazuje se, že tyto metodiky nacházejí ...
Aplikace statistických metod a machine learningu na produkty srážek tězkých jader, Statistics and machine learning applied to heavy nuclei collision products
; Supervisor: Kůs Václav; Opponent: Kramárik Lukáš (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-08-30)
Jedním z klíčových problémů v analýze dat rozpadů mezonů D z experimentu STAR je separace párů pionů ~ a kaonů K pocházejících z tohoto rozpadu od kombinatorického pozadí. K této separaci se využívá pokročilých metod ...
Exktrakce pravidel z hlubokých neuronových sítí, Rules extraction from deep neural networks
; Supervisor: Holeňa Martin; Opponent: Gemrot Jakub (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-13)
Od konce osmdesátýchlet, kdy byla objevena univerzální aproximační vlastnost umělých neuronových sítí, tj. schopnost aproximovat vztah nebo závislost s libovolnou přesností, bylo její úplné vysvětlení skryto v čistě numerické ...
Vliv ztrátové funkce na detekci anomálií, The Effect of the Loss Function on Quality of Anomaly Detection
; Supervisor: Pevný Tomáš; Opponent: Franc Jiří (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-05-26)
Detekce anomálií zaznamenává uplatnění v mnohých oborech moderní datové analýzy. Diplomová práce pojednává o několika metodách strojového učení právě pro tuto detekci. V práci jsou podrobně rozebrány modely odhadující ...
Supervizované a nesupervizované učení pro fyziku těžkých iontů, Supervised and Unsupervised Learning for Heavy Ion Physics
; Supervisor: Kůs Václav; Opponent: Bielčíková Jana (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-05-28)
Potřeba řešení komplexních problémů binární klasifikace ve fyzice těžkých iontů vyústila v častější užívání supervizovaných i nesupervizovaných algoritmů strojového učení. Spolu s vhodným předzpracováním dat a optimalizací ...
Analýza satelitních dat pomocí metod strojového učení, Satellite data analysis using machine learning methods
; Supervisor: Novozámský Adam; Opponent: Kupková Lucie (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-01-29)
Aplikace strojového učení a hloubkového učení vylepšila stávající a umožnila vznik nových