V současné době informační systémy z pohledu infrasruktury zahrnují operační systémy, web servery, aplikační servery, prvky pro vyvažování zátěže a síťovou komunikaci, které produkují velké množství provozních dat a zapisují ...

The problem of automatic malware detection presents challenges for antivirus vendors. Since the manual investigation is not possible due to the massive number of samples being submitted every day, automatic malware ...

Tato diplomová práce se zabývá detekcí anomálií v obchodních datech za použití pokročilých technik strojového učení. Hodnotí efektivitu sítí dlouhé krátkodobé paměti (LSTM), Autoenkodérů a Izolation Forests napříč různými ...

Strojové učení se stále více používá v mnoha citlivých aplikacích, kde je nezbytné pochopit, proč se modely chovají tak, jak se chovají. Takový rychlý nárůst zvýšil poptávku po vysvětlitelném strojovém učení a nových ...

Tato práce navrhuje nový algoritmus výběru instance bez dozoru pro detekci malwaru a vyhodnocuje jeho efektivitu. Navržený algoritmus zvolí informativní výběr z neoznačených dat, aby natrénoval model strojového učení, od ...

V rámci této bakalářské práce byl vytvořen model predikující celkový počet vstřelených bodů v následujícím vývoji basketbalového zápasu NBA. Predikce jsou založeny na datech z předchozích zápasů a statistik, které v daném ...

Fotbal, nejrozšířenější a nejsledovanější sport na světě, poutá pozornost miliard fanoušků po celém světe. Předpovídání výsledků zápasů se dostalo pozornosti statistiků, výzkumníků strojového učení a nadšených sázkařů. ...

Hlavním cílem bakalářské práce je vývoj komplexního modelu Strojového Učení určeného k normalizaci reprezentace dovedností v pracovních nabídkách a životopisech. Vyvinutý systém usnadňuje hladší a efektivnější náborový ...

Důležitost proměnných je technika, která přiřazuje skóre vstupním proměnným (sloupcům strukturovaných dat) na základě jejich vlivu na predikování cílové proměnné. Sloupce datasetu, které jsou použity jako vstup do algoritmu ...