|
|
Analýza dat firmy produkující zdravotnické potřeby
Kulhánková, Monika ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou prodejních dat společnosti, konkrétně klasifikací typu zákazníka podle jeho prodejních dat. Poskytuje teoretický úvod k získávání znalostí z dat. Popisuje proces klasifikace, metody pro vytváření klasifikátorů a je zde představen model CRISP-DM. V práci jsou popsány poskytnuté datové sady, ze kterých jsou vybrány relevantní atributy. Data jsou předzpracována a použita při tvorbě a testování klasifikačních modelů. Výsledkem práce je porovnání dosažených výsledků.
|
|
|
Využití umělé inteligence ve vibrodiagnostice
Dočekalová, Petra ; Huzlík, Rostislav (oponent) ; Zuth, Daniel (vedoucí práce)
Diplomová práce pojednává o strojovém učení, expertních systémech, fuzzy logice, genetických algoritmech, neuronových sítích a teorii chaosu, které spadají do kategorie umělé inteligence. Cílem práce je popsat a implementovat tři různé klasifikační metody, podle kterých bude zpracován soubor dat. Pro aplikaci dat bylo zvoleno SW prostředí GNU Octave z licenčních důvodů. Dále vyhodnotit úspěšnost klasifikace dat včetně vizualizace. Pro srovnání jsou použity tři různé klasifikační metody, abychom mohli zpracovaná data mezi sebou porovnávat.
|
|
|
Využití umělé inteligence v technické diagnostice
Konečný, Antonín ; Huzlík, Rostislav (oponent) ; Zuth, Daniel (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na využití metod umělé inteligence pro vyhodnocení poruchového stavu strojního zařízení. Vyhodnocovaná data jsou z vibrodiagnostického modelu pro simulaci statické a dynamické nevývahy. Aplikovány jsou metody strojového učení, konkrétně učení s učitelem. V práci je popsáno softwarové prostředí Spyder, jeho alternativy, a programovací jazyk Python, ve kterém jsou skripty napsány. Obsahuje přehled s popisem použitých knihoven Scikit-learn, SciPy, Pandas ...) a metod, kterými jsou klasifikace metodou nejbližšího souseda (KNN), metoda podpůrných vektorů (SVM), rozhodovací stromy (DT) a klasifikace metodou náhodného lesa (RF). Výsledky úspěšnosti klasifikace jsou vizualizovány ve výsledné klasifikační matici pro každou metodu. Součástí přílohy jsou napsané skripty pro zpracování a výpočet prediktorů, hledání nejvhodnějších parametrů modelu, hodnocení úspěšnosti učení a klasifikace s vizualizací výsledku.
|
|
|
Analýza dat síťové komunikace mobilních zařízení
Abraham, Lukáš ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Práce na svém začátku popisuje protokoly DNS a SSL/TLS, věnuje se hlavně komunikaci mezi zařízeními pomocí těchto protokolů. Poté si povíme něco o předzpracování dat a jejich čištění. Dále se práce zaobírá základními technikami pro dolování dat, jako jsou klasifikace dat, asociační analýza, vyhledávání dokumentů, regresní analýza a shluková analýza. V další kapitole si můžeme přečíst něco o tom, jak se dají identifikovat mobilní zařízení v síti. Zhodnotíme datové sady, které obsahují nasbíraná data z komunikace mezi protokoly DNS a SSL/TLS se kterými se bude pracovat v praktické části. Po té se konečně dostaneme k návrhu systému pro analýzu dat síťové komunikace. Popíšeme si použité knihovny a celou implementaci systému. Provedeme velké množství experimentů, které na konec ohodnotíme.
|
|
|
Analysis of Operational Data and Detection od Anomalies during Supercomputer Job Execution
Stehlík, Petr ; Nikl, Vojtěch (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Using the full potential of an HPC system can be difficult when such systems reach the exascale size. This problem is increased by the lack of monitoring tools tailored specifically for users of these systems. This thesis discusses the analysis and visualization of operational data gathered by Examon framework of a high-performance computing system. By applying various data mining techniques on the data, deep knowledge of data can be acquired. To fully utilize the acquired knowledge a tool with a soft-computing approach called Examon Web was made. This tool is able to detect anomalies and unwanted behaviour of submitted jobs on a monitored HPC system and inform the users about such behaviour via a simple to use web-based interface. It also makes available the operational data of the system in a visual, easy to use, manner using different views on the available data. Examon Web is an extension layer above the Examon framework which provides various fine-grain operational data of an HPC system. The resulting soft-computing tool is capable of classifying a job with 84 % success rate and currently, no similar tools are being developed. The Examon Web is developed using Angular for front-end and Python, accompanied by various libraries, for the back-end with the usage of IoT technologies for live data retrieval.
|
|
|
Comparison of statistical methods for the scoring models development
Mrázková, Adéla ; Vitali, Sebastiano (vedoucí práce) ; Kopa, Miloš (oponent)
Cílem práce je představit a shrnout obecný postup vývoje skóringového modelu a základních statistických přístupů používaných k řešení tohoto problému, konkrétně metody logistické regrese, neuronové sítě a rozhodovací stromy (náhodné lesy). Následuje aplikace popsaných metod na reálných datech poskytnutých společností PROFI CREDIT Czech, a.s., včetně diskuze některých implementačních otázek a jejich řešení. Obdržené výsledky jsou diskutovány a porovnávány.
|
|
|
Analýza neúspěšného studia na vysokých školách ČR
Ptáčková, Veronika ; Mazouch, Petr (vedoucí práce) ; Hulík, Vladimír (oponent)
Diplomová práce se zabývá neúspěšným studiem na vysokých školách v České republice. První část práce se zaměřuje na rešerši literatury, vysvětlení teoretických pojmů a statistické metody, které jsou následně použity v analytické části. Jedná se o rozhodovací stromy a logistickou regresi, za jejichž pomoci se zjišťuje vliv faktorů na studium bez získání titulu. Cílem diplomové práce je nalezení signifikantních faktorů na neúspěšné studium v minulosti, sestavení profilu neúspěšného studenta a návrh opatření pro eliminaci odchodů z terciárního studia.
|
|
|
Využití statistických metod při oceňování nemovitostí
Funiok, Ondřej ; Pecáková, Iva (vedoucí práce) ; Řezanková, Hana (oponent)
Diplomová práce se zabývá oceňováním nemovitostí v České republice za pomocí statistických metod. Práce se zaměřuje komplexní úlohu založenou na datech z inzertního webového portálu. Cílem diplomové práce je vytvoření prototypu statistického predikčního modelu pro oceňování obytných nemovitostí v Praze a jeho vyhodnocení pro další možnosti rozšiřování. Struktura práce je koncipovaná podle metodiky CRISP-DM. Na předzpracovaných datech jsou postupně vyzkoušeny metody regresních stromů a náhodných lesů, pomocí kterých je predikována cena nemovitostí.
|
|
|
Applying genetic algorithms for decision trees induction
Šurín, Lukáš ; Mráz, František (vedoucí práce) ; Šmíd, Jakub (oponent)
Rozhodovacie stromy sú úznávanou a široko používanou technikou pri spracovaní a analyzovaní dát. Tieto stromy sú konštruované typickými a všeobecne známymi indukčnými technikami (napr. ID3, C4.5, C5.0, CART, CHAID, MARS). Kvalita takto získaných stromov nie je vždy dokonalá a často má rezervy. Indukcia kvalitných stromov, na ktoré kladieme zložité požiadavky, je ťažkou až nereálnou úlohou. V tejto práci sa budeme zaoberať práve takýmito rozhodovacími stromami, konkrétne ich vytváraním. Spomínanú rezervu sa snažíme využiť na zlepšenie stromov pomocou metaheuristiky, genetických algoritmov, ktorá sa využíva pri rôznych optimalizačných úlohách. Práca taktiež obsahuje implementáciu navrhnutého algoritmu vo forme zásuvného modulu do prostredia Weka. Neoddeliteľnou súčasťou práce je porovnanie novej metódy so známym algoritmom tvorby rozhodovacích stromov C4.5. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Získávání znalostí z databází
Dolejšek, Jakub ; Peliš, Michal (vedoucí práce) ; Verner, Jonathan (oponent)
Získávání znalostí z databází bakalářská práce Jakub Dolejšek (abstrakt v českém jazyce) Práce se zabývá problematikou dobývání znalostí z databází se zaměřením na metody rozhodovacích stromů a neuronových sítí spolu s ukázkami jejich použití na konkrétních příkladech. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
host ::
RSS.