Hledat
Zobrazují se záznamy 51-60 z 127
Zvětšování množiny dat pro posilování učení, Data augmentation for reinforcement learning
; Vedoucí práce: Maldonado Lopez Juan Pablo; Oponent práce: Klouda Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-19)
V této práci je implementován nedávno představený framework pro posilované učení výzkumníků Ha a Schmidhubera nazvaný World Models. Ti přichází s originální myšlenkou naučit se svět z mnoha aspektů a ne jen ze zkušeností. ...
Extrakce faktů z textu Wikipedie, Fact extraction from Wikipedia article texts
; Vedoucí práce: Dojčinovski Milan; Oponent práce: Špaček Petr (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-02-06)
Wikipedia je skvělý zdroj informací, v současné době z ní ale nejsou textové informace extrahovány do strojově čitelného formátu. V této práci využíváme DBpedia NIF dataset, představující strukturu stránek Wikipedie, pro ...
Interpretabilita modelů strojového učení, Interpretability of Machine Learning Models
; Vedoucí práce: Romportl Jan; Oponent práce: Pavlíček Josef (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-02-06)
Interpretabilita modelů strojového učení slouží k vysvětlení chování, jinak mnohdy zcela neprůhledných, modelů. Tato práce představuje nejpoužívanější metody a nástroje interpretability. Vlastnosti jednotlivých metod pak ...
Porovnání kvality algoritmů strojového učení, Benchmarking of algorithms for machine learning
; Vedoucí práce: Černý Viktor; Oponent práce: Lago Dušan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-01-28)
Cílem práce je vytvořit metodiku pro hodnocení modelů strojového učení. Následně použít tuto metodiku v nástroji, který automatizuje hodnocení modelů a dává zpětnou vazbu jejich vývojářům. Výsledkem práce je popsaná metodika ...
Klasifikace komunikace uvnitř Tor spojení, Classification of the traffic content within Tor connection
; Vedoucí práce: Čejka Tomáš; Oponent práce: Hynek Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-17)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí anonymizační sítě Tor a klasifikací jejího provozu pomocí metod strojového učení. Statistické vlastnosti síťového provozu získané z dat ve formě síťových toků jsou použity k trénování ...
Software pro odhad věku na základě snímku pánevní kosti, Software for the age estimation based on the 3D scan of a pelvic bone
; Vedoucí práce: Štepanovský Michal; Oponent práce: Vozárová Pavla (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-17)
Táto bakalárska práca popisuje proces tvorby softvéru slúžiaceho na odhad veku dospelého jedinca na základe skenu jeho panvovej kosti. Strojové učenie má v súčasnosti rozsiahle uplatnenie v rôznych oblastiach vrátane v ...
Semi-supervised learning pro detekci malware, Semi-supervised learning for malware detection
; Vedoucí práce: Jureček Martin; Oponent práce: Lórencz Róbert (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-08)
Využívanie strojového učenia v oblasti detekcie malwaru nie je v súčasnosti až tak veľmi populárne. Jedným z dôvodov je aj skutočnosť, že označovanie malwaru a legitímnych súborov, čo je pre strojové učenie nevyhnutné, je ...
AutoML přístup v doporučujících systémech, AutoML approach in recommendation systems
; Vedoucí práce: Kuznetsov Stanislav; Oponent práce: Vančura Vojtěch (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-17)
Ve všech oblastech strojového učení, stejně jako v doporučovacích systémech, není snadné rozhodnout, který model by měl být v daném kontextu použit. Doporučovací systémy jsou softwarové nástroje, které se snaží předpovědět, ...
Predikce časoprostorových dějů pomocí umělých neuronových sítí, Spatio-temporal prediction using artificial neural networks
; Vedoucí práce: Šimánek Petr; Oponent práce: Hrabáková Jitka (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-17)
Tato práce aplikuje metody predikce časoprostorových dějů na problém predikce pohybu účastníků provozu pro autonomní vozidla. Sekvence umělých rasterizovaných snímků z ptačího pohledu jsou použity jako vstup do neuronových ...
Učení lokálně řízených agentů ve Pac-Man, Learning of Locally Controlled Agents in the Pac-Man Game
; Vedoucí práce: Surynek Pavel; Oponent práce: Šimeček Ivan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-02-03)
Tato práce řeší možnosti, jak vytvořit agenta, který se naučí hrát hru Pacman. K tomu jsou využity dva přístupy. Prvním je kombinace genetického programování a zpětnovazebního učení. Druhým je využití neuronové sítě s ...