Search
Now showing items 1-6 of 6
Adversariální strojové učení a teorie her, Adversarial machine learning and game theory
; Supervisor: Pevný Tomáš; Opponent: Oberhuber Tomáš (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-08-28)
Tato práce se zaměřuje na aplikaci teorie her, zejména pak Double Oracle algoritmu, v oblasti adversariálního strojového učení. V průběhu práce jsou vysvětleny některé základní pojmy z oblasti dopředných neuronových sítí ...
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 ...
Variační autoencoder a jeho rozšíření, Variational Autoencoder and its Extensions
; Supervisor: Šmídl Václav; Opponent: Škvára Vít (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-26)
Variační autoencoder je modelem, který v sobě kombinuje pravděpodobnostní přístup a sílu aproximací pomocí neuronových sítí. Lze jej využít jako generativní model nebo například v detekci anomálií. Jeho výhody i nevýhody, ...
Pokročilé architektury neuronových sítí pro analýzu dat z finančních trhů, Advanced neural network architectures for financial market data analysis
; Supervisor: Strachota Pavel; Opponent: Oberhuber Tomáš (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-08-27)
V bakalářské práci jsou vysvětleny základní pojmy strojového učení na lineární a logistické regresi, a poté jsou teoreticky uvedeny neuronové sítě. Dále je zkoumán problém přeučení a principy, jak se mu vyhnout. Praktická ...
Generativní modely pro detekci L-H přechodu v plazmatu na tokamaku COMPASS, Generative models for L-H transition detection in COMPASS tokamak plasma
; Supervisor: Škvára Vít; Opponent: Franc Jakub (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-07-24)
Tato práce se zabývá generativními modely vhodnými ke klasifikaci režimů udržitelnosti plazmatu v tokamaku COMPASS. Mezi použité klasifikační modely se řadí Support Vector Machine, Gradient Tree Boosting a neuronové sítě. ...
Trénování neuronových sítí založené na vysoce robustních odhadech, Training of neural networks based on highly robust estimators
; Supervisor: Kalina Jan; Opponent: Kukal Jaromír (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-07-24)
Diplomová práce je zaměřena na metody zabývající se nelineární regresní úlohou robustní vůči odlehlým hodnotám. Je zde představena nelineární regresní úloha a popsány tři (z nichž dvě nové) robustní metody pro řešení této ...