• Adversariální strojové učení a teorie her 

      Autor: Dominik Šepák; Vedoucí práce: Pevný Tomáš; Oponent práce: 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 ...
    • Automatické obchodování na akciové burze založené na fundamentálních datech a algoritmech zpětnovazebního učení 

      Autor: Jakub Michna; Vedoucí práce: Strachota Pavel; Oponent práce: Oberhuber Tomáš
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-09-02)
      Bakalářská práce se věnuje využití zpětnovazebního učení pro realizace investiční strategie pro obchodování na akciové burze na základě fundamentálních dat. V rámci práce jsou uceleně popsané přístupy zpětnovazebního učení ...
    • Dron ovládaný gesty 

      Autor: Michal Průšek; Vedoucí práce: Novozámský Adam; Oponent práce: Suk Tomáš
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-09-03)
      Předmětem této práce je segmentace gest s využitím klasických metod zpracování obrazu. Jmenovitě pak prahování, morfologické transformace, zpětná projekce histogramu a další. Následně je popsán přístup ke klasifikaci gesta ...
    • Generativní modely pro detekci L-H přechodu v plazmatu na tokamaku COMPASS 

      Autor: Matěj Zorek; Vedoucí práce: Škvára Vít; Oponent práce: 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. ...
    • Interpretovatelné odhady modelů 

      Autor: Novotný, Stanislav
      (2021)
      Tento výzkumný úkol se zabývá speciální aritmetickou vrstvou neuronových sítích schopnou aproximovat polynomy, která se oproti jiným aritmetickým vrstvám umožňujícím aproximaci polynomů vyznačuje lepší extrapolací a odlišným ...
    • Mapování obecných závislostí pomocí neuronových sítí 

      Autor: Oksana Maryshchyn; Vedoucí práce: Chlada Milan; Oponent práce: Kůs Václav
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-01-27)
      Cílem této práce je konstrukce citlivostní analýzy speciálně naučených neuronových sítí a ověření její schopnosti detekovat závislosti mezi parametry. Pro zařazení do kontextu s modernějšími analýzami budeme navrženou ...
    • Metody odhadu řídké parametrizace neuronových sítí 

      Autor: Lukáš Kulička; Vedoucí práce: Šmídl Václav; Oponent práce: Rajmic Pavel
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-05-27)
      : Diplomová práce se zabývá metodami odhadu řídké parametrizace neuronových sítí, jimiž je možné prořezávat přeparametrizované neuronové sítě a snížit tak jejich komplexitu ve snaze odhalit pouze relevantní parametry, čímž ...
    • Metody strojového učení pro algoritmické obchodování na trhu s elektřinou 

      Autor: Obhlídal, Vojtěch
      (2021)
      Spolu s rostoucím podílem obnovitelných zdrojů energie a celoevropskou integrací denních a vnitrodenních trhů s elektřinou se v posledních letech zvyšuje volatilita na všech typech energetických trhů. Zvýšená likvidita na ...
    • Pokročilé architektury neuronových sítí pro analýzu dat z finančních trhů 

      Autor: Ondřej Šrámek; Vedoucí práce: Strachota Pavel; Oponent práce: 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 ...
    • Predikce přežití po transplantaci ledvin pomocí technik strojového učení 

      Autor: Peter Nutter; Vedoucí práce: Kouřim Tomáš; Oponent práce: Antoni Ľubomír
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-09-03)
      Chronické onemocnění ledvin, které postihuje více než 10% světové populace, představuje vážný zdravotní problém v globálním měřítku. Transplantace ledvin je jednou ze stěžejních léčebných možností. Tato bakalářská práce ...
    • Trénování neuronových sítí založené na vysoce robustních odhadech 

      Autor: Jan Tichavský; Vedoucí práce: Kalina Jan; Oponent práce: 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 ...
    • Variační autoencoder a jeho rozšíření 

      Autor: Michaela Mašková; Vedoucí práce: Šmídl Václav; Oponent práce: 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, ...