ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Civil Engineering
  • Department of Geomatics
  • Master Theses - 11155
  • View Item
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Civil Engineering
  • Department of Geomatics
  • Master Theses - 11155
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Využití strojového učení v oblasti geodézie a kartografie

Usage of Machine Learning in geodesy and cartography field

Type of document
diplomová práce
master thesis
Author
Jan Kučera
Supervisor
Pytel Jan
Opponent
Doubrava Petr
Field of study
Geomatika
Study program
Geodézie a kartografie
Institutions assigning rank
Katedra geomatiky



Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item record
Abstract
Tato práce se věnuje tématu strojového učení a jeho možného využití do jiných oblastí jako je geodézie. V první části práce je rozebrána stručná a základní teorie a v části druhé je pak část praktická zaobírající se praktickým využitím. Velkou roli zde bude hrát služba Azure od společnosti Microsoft, kterou budu využívat prostřednictvím implementace jejich nástrojových balíčků (knihoven) do programovacích prostředí jazyků Java a Python. První praktickou ukázkou bude rozpoznávání tváří a druhou vytvoření modelu detekující vlastní zvolené objekty.
 
This work focuses on Machine Learning subject and its possible usage in other fields like geodesy. In the first part of this work there will be some theory explained and the second part will be about its practical usage. A big role in here plays Azure services from Microsoft, which I’ll be using through implementation of its libraries into environment of programming languages Java and Python. The first usage example is face recognition and the second is about creating my own model for custom object detection.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/102824
View/Open
PLNY_TEXT (3.834Mb)
POSUDEK (220.5Kb)
POSUDEK (151.3Kb)
Collections
  • Diplomové práce - 11155 [153]

Related items

Showing items related by title, author, creator and subject.

  • Apriorní modely pro rubustní adversariální hluboké učení 

    Author: Jose Ananias Hilario Reyes; Supervisor: Flach Boris; Opponent: 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 ...
  • Společné učení pro robotickou navigaci 

    Author: Jan Pikman; Supervisor: Rozsypálek Zdeněk; Opponent: Na Seongin
    (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-06)
    Tato práce se zaměřila na použití federovaného učení v kombinaci s hlubokým posilovaným učením k řešení problému robotické navigace s omezenou senzorickou výbavou. Byl učiněn pokus replikovat úspěch metody společného učení ...
  • Sum-product-set modely pro učení hustot pravděpodobnosti stromových dat 

    Author: Martin Rektoris; Supervisor: Šmídl Václav; Opponent: Vomlel Jiří
    (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-01-31)
    Výzkum a škálovatelnost výzkumu v oblasti strojového učení se urychlily přechodem od ručního vytváření příznaků k automatické extrakci příznaků. Použití datového formátu JSON v různých oblastech, jako je kybernetická ...

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV