Hledat
Zobrazují se záznamy 1-8 z 8
Variační autoencoder a jeho rozšíření, Variational Autoencoder and its Extensions
; 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, ...
Adversariální strojové učení a teorie her, Adversarial machine learning and game theory
; 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 ...
Generativní modely pro detekci L-H přechodu v plazmatu na tokamaku COMPASS, Generative models for L-H transition detection in COMPASS tokamak plasma
; 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. ...
Pokročilé architektury neuronových sítí pro analýzu dat z finančních trhů, Advanced neural network architectures for financial market data analysis
; 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 ...
Automatické obchodování na akciové burze založené na fundamentálních datech a algoritmech zpětnovazebního učení, Automatic stock trading based on fundamental factors and reinforcement learning
; 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 ...
Predikce přežití po transplantaci ledvin pomocí technik strojového učení, Predicting Kidney Transplant Survival: A Machine Learning Approach
; 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 ...
Neuronové sítě pro klasifikaci stavu plasmatu v Tokamaku, Neural networks for classification of tokamak plasma state
; Vedoucí práce: Šmídl Václav; Oponent práce: Železný Tomáš (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-08-30)
Tato práce se zaměřuje na použití neuronových sítí pro klasifikaci stavu plazmatu v tokamaku COMPASS. Hlavním cílem je ověřit, zda moderní architektury neuronových sítí mohou zlepšit přesnost klasifikace plazmatu. Práce ...
Klasifikace ultrazvukových signálů pomocí neuronových sítí, Classification of ultrasound signals using neural networks
; Vedoucí práce: Kovanda Martin; Oponent práce: Kůs Václav (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-09-01)
Práce zkoumá použití neuronových sítí na klasifikaci akustické emise z poškozených ložisek. Nejprve je vypracována rešerše k teorii neuronových sítí, po které následuje přehled moderních architektur používaných pro klasifikaci ...