Hledat
Zobrazují se záznamy 1-10 z 11
Analýza biomarkerů psychiatrických pacientů pomocí analýzy EEG signálu a strojového učení, Biomarker Analysis of Psychiatric Patients using EEG Signal Analysis and Machine Learning
; Vedoucí práce: Basterrech Sebastian; Oponent práce: 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 ...
Paralelizace sítí typu Sum-Product-Transform pro architekturu GPU, Paralelization of Sum-Product-Transform type networks for the GPU architecture
; Vedoucí práce: Oberhuber Tomáš; Oponent práce: 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 ...
Exktrakce pravidel z hlubokých neuronových sítí, Rules extraction from deep neural networks
; Vedoucí práce: Holeňa Martin; Oponent práce: 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
; Vedoucí práce: Pevný Tomáš; Oponent práce: 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
; Vedoucí práce: Kůs Václav; Oponent práce: 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
; Vedoucí práce: Novozámský Adam; Oponent práce: 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
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. ...
Aplikace strojového učení k predikci energií ve fyzice pevných látek, Machine learning for prediction of energy in condensed matter physics
; Vedoucí práce: Vybíral Jan; Oponent práce: Kolorenč Jindřich (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-05-27)
S rostoucím výpočetním výkonem posledních desetiletí došlo k zvětšení množství dat o krystalických materiálech vypočtených metodami density functional theory. Tyto výpočty bývají extrémně časově náročné. Spolu s nebývalým ...
Generování seznamu událostí v signálu pomocí neuronových sítí, Signal Event List Generation Using Neural Networks
; Vedoucí práce: Chlada Milan; Oponent práce: Víta Martin (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-05-27)
Cílem práce je rešerše metod hlubokého učení a následná aplikace shrnutých poznatků pro dekompozici signálu do jednotlivých zdrojů a detekci událostí v signálu. V první části je zkoumána možnost aplikace modifikovaných ...
Detekce mraků v družicových snímcích pomocí algoritmů strojového učení, Cloud detection in satellite images using machine learning algorithms
; Vedoucí práce: Šorel Michal; Oponent práce: Štych Přemysl (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-01-25)
Sentinel 2 je družicová mise vedená Evropskou kosmickou agenturou pod programem Evropské unie Copernicus a poskytuje multi-spektrální snímky Země s vysokým rozlišením. Přesná detekce mraků ze satelitních snímků je důležitý ...