Hledat
Zobrazují se záznamy 1-6 z 6
Přenosové učení v úlohách sekvenčního rozhodování, Transfer learning in sequential decision making tasks
; Vedoucí práce: Gaj Taťjana; Oponent práce: Duník Jindřih (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-07-22)
Diplomová práce se zabývá dynamickým rozhodovacím problémem řešeným pomocí přenosového učení. Problém je modelován s použitím plně pravděpodobnostniho návrhu, který pomocí pravděpodobnostních funkcí umožňuje vyjádřit ...
Aktivní adaptivní algoritmická kvantifikace preferencí, Active Adaptive Algorithmic Quantification of Preferences
; Vedoucí práce: Kárný Miroslav; Oponent práce: Zugarová Eliška (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-01-26)
Tato diplomová práce se zabývá dynamickým rozhodováním za použití plně pravděpodobnostního návrhu. Tento návrh modeluje uzavřenou rozhodovací smyčku splňující agentovy preference pomocí \textit{ideální distribuce chování}, ...
Přenos znalosti mezi bayesovskými filtry
(2021)
Tento výzkumný úkol popisuje a porovnává dvě metody pro přenos znalosti založené na bayesovském přístupu. Kromě přenosu znalosti se oba algoritmy snaží zamezit negativnímu přenosu tj. zhoršení odhadu. Plně pravděpodobnostní ...
Adaptivní algoritmická kvantifikace preferencí
(2021)
Tento výzkumný úkol se zabývá optimálním rozhodováním z pohledu volby preferencí pro plně pravděpodobnostní návrh. Tento návrh zavádí tzv. ideální distribuci chování, která přiřazuje vysoké hodnoty preferovanému chování a ...
Přenos znalosti pro lineární systémy s omezeným šumem, Knowledge transfer for linear systems with bounded noise
; Vedoucí práce: Kuklišová Pavelková Lenka; Oponent práce: Papež Milan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-05-27)
Tato práce popisuje a porovnává tři metody pro odhadování stavů, které využívají informace ze dvou nezávislých senzorů. Cílem všech tří metod je penalizovat méně přesné informace a zvýšit přesnost odhadu stavu lineárního ...
Dynamické plně pravděpodobnostní rozhodování se zastavováním, Dynamic Fully Probabilistic Decision Making with Stopping
; Vedoucí práce: Kárný Miroslav; Oponent práce: Kracík Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-02-01)
Tato práce přispívá k řešení problematiky v oblasti rozhodování, přesněji v oblasti dynamického rozhodování, kde je důležité provádět rozhodování s ohledem na čas a vývoj problému. Cílem této práce bylo navrhnout řešení ...