Hledat
Zobrazují se záznamy 1-10 z 34
Analýza sekvencí protilátek pomocí metod hlubokého učení, Antibody sequence analysis using Deep Learning
; Vedoucí práce: Příhoda David; Oponent práce: Kordík Pavel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-09-03)
Pokroky v sekvenovaní umožňujú vedcom zbierať veľké množstvá DNA sekvenovaných dát a spolu s výpočtovými zdrojmi poskytovanými výpočtovými klastermi umožnňujú využívať výpočtové prístupy napomáhajúce v mnohých biologických ...
Předzpracování rentgenových snímků pro detekci COVID-19 pomocí neurónových sítí, Preprocessing of X-Ray images for COVID-19 detection Neural Networks
; Vedoucí práce: Žitný Jakub; Oponent práce: Dedecius Kamil (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-08-26)
Tato práce se věnuje nedostatečnému množství dat v doméně zobrazovacích metod v lékařství ve vztahu k viru covid-19, které má za dopad nedostatečně kvalitní klasifikaci přítomnosti tohoto onemocnění. Hlavním cílem je ...
Hluboké učení z více instancí pro detekci mnohočetného myelomu v CT snímcích dlouhých kostí, Deep multiple-instance learning for detecting multiple myeloma in CT scans of large bones
; Vedoucí práce: Hering Jan; Oponent práce: Čech Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-27)
S nástupem moderních algoritmů strojového učení vzrostla popularita tématu automatické interpretace výstupů zobrazovacích metod v medicíně pomocí počítačů. Konvoluční neuronové sítě v současné době excelují v mnoha oblastech ...
Využití metod strojového učení pro řešení úloh rozvrhování, Use of machine learning techniques to solve scheduling problems
; Vedoucí práce: Šůcha Přemysl; Oponent práce: Marek Petr (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-06-15)
Tato diplomová práce studuje algoritmy pro řešení úloh plánování pomocí strojového učení, konkrétně metod hlubokého učení. Soustředí se na problém rozvrhování, který je charakterizován jako 1|ri|ΣUi, tj. rozvrhování sady ...
Rozpoznávání rostlin a hub z obrázků, Fine-grained Recognition of Plants and Fungi from Images
; Vedoucí práce: Matas Jiří; Oponent práce: Suk Tomáš (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-04-14)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním druhů rostlin a hub z obrazu, od rozpoznávání skenů a fotografií listů a kůry v kontrolovaných podmínkách až po neomezená pozorování rostlin a hub "ve volné přírodě" s komplikovaným pozadím ...
Apriorní modely pro rubustní adversariální hluboké učení, Prior models for robust adversarial deep learning
; Vedoucí práce: Flach Boris; Oponent práce: Schlesinger Dmitrij (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)
Hluboké sítě naučené standardními metodami diskriminačního učení jsou náchylné k protichůdným vzorům. Výcvik nepřátelsky robustních hlubokých sítí proto vyžaduje nové metody učení. Jednou zajímavou možností je zahrnout ...
Abstrakce v posilovaném učení, Abstraction in Reinforcement Learning
; Vedoucí práce: Platt Robert; Oponent práce: Maldonado Lopez Juan Pablo (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-15)
Abstrakce je důležitý nástroj pro inteligentního agenta. Pomáhá mu řešit složité úlohy tím, že ignoruje nedůležité detaily. V této práci popíši nový algoritmus pro hledání abstrakcí, Online Partition Iteration, který je ...
Automatická detekce metastáz v histologických obrázcích lymfatických uzlin pomocí hlubokých neuronových sítí, Automatic Detection of Metastases in Whole-Slide Lymph Node Images Using Deep Neural Networks
; Vedoucí práce: Kybic Jan; Oponent práce: Šochman Jan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-08-27)
Digitalizace procesu detekce rakoviny v histopatologických snímcích je předmětem výzkumu posledních let a automatizovaná počítačová analýza založená na hlubokých neuronových sítích ukázala potenciální výhody jako diagnostická ...
Cloudová platforma pro aktivní učení astronomických spekter, Cloud-Based Platform for Active Learning of Astronomical Spectra
; Vedoucí práce: Škoda Petr; Oponent práce: Šimeček Ivan (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-19)
Cílem této práce je poskytnout uživatelům VO-CLOUD systému možnost použít aktivní učení pro klasifikaci astronomických objektů na základě jejich spektrálních vlastností. V rámci systému VO-CLOUD bylo vytvořeno webové ...
Detekce nádorů v CT snímcích pomocí neuronových sítí, Tumor detection in CT images using Neural Networks
; Vedoucí práce: Žitný Jakub; Oponent práce: Friedjungová Magda (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-18)
Zlepšovanie a vyvíjanie nových algoritmov v oblasti machine learningu za-sahuje do každodenného života. So zvyšovaním výkonu a veľkosti datasetovsa úlohy, ktoré boli v minulosti pokladané za nedosiahnuteľné méty, ...