Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 143 záznamů.  začátekpředchozí33 - 42dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks
Měkota, Ondřej ; Fink, Jiří (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Generativní adversariální sítě (GAN) jsou schopny naučit se distribuci svých vstupů. Používají se pro naučení se distribuce normálních dat a pak je lze využít pro detekci i velmi vzácných anomálií, např. Schlegl a spol. (2017) navrhl metodu pro detekci anomálií - AnoGAN. Problémem metody GAN je ovšem nestabilita během tréninku. Proto Arjovsky a spol. (2017) navrhl novou verzi nazvanou Wasserstein GAN (WGAN). Cílem této práce je navrhnout model používající WGAN pro detekci podvodných transakcí kreditními kartami. Vyvinuli jsme novou metodu, nazvanou AnoWGAN+e, částečně založenou na AnoGANu a porovnáváme ji s One Class Support Vector Machi- nes (OC-SVM) (Schölkopf a spol. (2001)), k-Means ensemble (Porwal a spol. (2018)) a dalšími metodami. Kvalita studovaných metod je měřena pomocí plochy pod křivkou přesnosti a výtežnosti (AUPRC) a pomocí přesnosti v různých úrovních výtěžnosti na kolekci dat obsahující transakce kreditních karet (Pozzolo (2015)). AnoWGAN+e dosáhl nejvyšší hodnoty AUPRC, o 12% více než druhá nejlepší metoda OC-SVM. Náš model má přesnost 20% při 80 % výtěžnosti ve srovnání s 8% u OC-SVM; a 89% přesnost při 10 % výtěžnosti, oproti 79% u k-Means ensemblu. 1
Evoluční algoritmy pro vytváření optimálních nářezových plánů
Balcar, Štěpán ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Mareš, Martin (oponent)
Tvorba nářezových plánů velkoplošného materiálu pro kotoučovou pilu je praktický problém z mnoha oblastí průmyslu. Pro tento problém byl navržen speciální a specifický algoritmus. Všechny objekty, jak materiál, tak vzniklé podobjekty, jsou pravoúhlé a mají obdélníkový půdorys. Vzniklý algoritmus vytváří, kromě kotoučovou pilou rozřezatelného nářezového plánu, optimalizovaný seznam řezů a nářezů. Tato data mohou sloužit jako vstup pro bezobslužnou, plně automatickou kotoučovou pilu. Nový algoritmus přináší úsporu v množství potřebného materiálu k vyřezání požadovaných objektů, ale i další úspory v množství potřebné pracovní síly.
DyBaNeM: Bayesian Model of Episodic Memory
Kadlec, Rudolf ; Brom, Cyril (vedoucí práce) ; Lim, Mei Yii (oponent) ; Pilát, Martin (oponent)
Název práce: DyBaNeM: Bayesovský model epizodické paměti Autor: Mgr. Rudolf Kadlec E-mail: rudolf.kadlec@gmail.com Katedra: Kabinet software a výuky informatiky Vedoucí disertační práce: Mgr. Cyril Brom, Ph.D. Kabinet software a výuky informatiky Abstrakt: Umělí agenti vybavení epizodickou (nebo autobiografickou) pamětí mají schop- nost zapamatovat si a následně si i vybavit, co se jim stalo v minulosti. Stávající modely epizodické paměti (EP) fungují jako pouhé logy s indexy: umožňují záznam, vyhledávání a mazání vzpomínek, ale jen zřídka uchovávají agentovu aktivitu v hierarchické podobě, natož aby umožňovaly automaticky abstraho- vat pozorovanou aktivitu do obecnějších epizod. V důsledku toho nejzajímavější rysy lidské EP, jako jsou rekonstrukce vzpomínek, vznik falešných vzpomínek, postupné zapomínání a předpovídání překvapivých situací, zůstávají mimo jejich dosah. V této práci představíme výpočetní model epizodické paměti pojmenovaný DyBaNeM. DyBaNeM propojuje modelování EP s algoritmy pro rozpoznávání aktivit v jednom výpočetním modelu. DyBaNeM staví na principech Bayesovské statistiky a na takzvané Fuzzy-Trace teorii vycházející z oblasti výzkumu falešných vzpomínek. V práci bude představeno několik...
Predikce časových řad
Boková, Kateřina ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Koubková, Alena (oponent)
V předložené práci podáváme přehled metod pro modelování a predikci časových řad. Popisujeme jak dekompoziční metody a metody založené na Boxově-Jenkinsově metodologii, tak metody využívající postupů z oblasti výpočetní inteligence, především neuronové sítě. Popis metod je veden především z algoritmického hlediska -jsou uvedeny a odvozeny způsoby, jak nastavovat jejich parametry. Součástí práce je software, který umožňuje jednotlivé metody aplikovat na časové řady, experimentovat s nimi a porovnávat je.
Domain Specific Languages in Functional Programming
Rapavá, Jana ; Hric, Jan (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
V umělé inteligenci, obzvláště v programování s omezujícími podmínkami, je populární navrhovat rozličné modelovací jazyky, které umožňují řešit problémy na úrovni domény a prostřednictvím doménových abstrakcí. Při tom je často užitečné používat techniky známé z oblasti doménově specifických jazyků. Funkcionální programovací jazyky poskytují nové prostředky pro návrh těchto jazyků, obzvláště v případě vnořených doménově specifických jazyků. Tato práce zkoumá výhody a nevýhody využití technik funkcionálního programování při návrhu a implementaci vnořeného doménově specifického jazyka pro problémy prohledávání stavových prostorů.
Strojové učení pro monitorování počítačových clusterů
Adam, Martin ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Balcar, Štěpán (oponent)
Vzrůstající počet požadavků na zpracovávání neustále rostoucích objemů dat dalo vzniknout novému způsobu správy počítačových systémů. V novém paradigmatu vzkvé- tají dynamicky vytvářené virtualizované servery, na kterých béží distribuované aplikace, každá zabírající mnoho samostatných strojů. Pro hladký a stabilní běh těchto aplikací je rozhodující efektivita detekce a opravy případných chybových stavů, do kterých se servery dostávají. Standardní monitorovací metody s nadstavbovými metodami na chy- bovou signalizaci nedávají při použití v tomto prostředí uspokojívé výsledky. V této práci popisujeme vytvoření systému k nasbírání datasetu tvořeného výkonostními metrikami klastru serverů, na kterých běží distribuovaná aplikace. Na těchto datech jsme následně ozkoušeli několik různých modelů. Navrhujeme pak systém na detekci anomálií, který by upozorňoval na chybné stavy využívající nejlepší z těchto modelů. 1
Kolektivní robotické vyhledávání založené na optimalizaci hejnem částic
Kunc, Ondřej ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Mráz, František (oponent)
S rozvojem a miniaturizací elektrotechniky se dostává pozornost malým robotům, kteří díky vzájemné spolupráci řeší konkrétní problém. Jedním takovým problémem může být vyhledávání určitého cíle, jenž vyzařuje záření, jehož intenzitu roboti detekují. Jako velmi výhodný přístup se ukázalo použití techniky optimalizace hejnem částic, která pomocí pohybu částic ve vícedimenzi- onálním prostoru hledá optimum. Tato práce se zabývá aplikací tohoto přístupu na hejno robotů. Byl popsán simulátor věnovaný tomuto problému a vyvinutý k vizualizaci a sběru dat, ze kterých byly vyvozeny praktické závěry. Dále byly před- staveny modifikace algoritmu pro lepší vyhledávání při různých vlivech prostředí a nastavení robotů. 1
Terra-Settler vesmírná real-time strategie
Meduna, Lukáš ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Ježek, Pavel (oponent)
Terra-Settler je real-time 3D vesmírná strategická hra pro jednoho hráče, kde je kladen důraz na ekonomickou simulaci, nutnou k dosažení cílů hry. Cílem hry jsou různé scénáře (např. obsazení zvolené lokace), hráč těchto cílů dosahuje pomocí postupného rozšiřování ze startovní lokace. Hra obsahuje API pro jednodušší psaní umělé inteligence a ukázkovou implementaci. Hra je multiplatformní včetně některých mobilních platforem. 1
Computational Intelligence for Malware Classification
Tomášek, Jan ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Surynek, Pavel (oponent)
S rostoucím používáním počítačů a jiných inteligentních zařízení ve stále více aspektech lidské činnosti, roste i množství škodlivého softwaru (malware), který se snaží tuto činnost znepříjemnit. Jedním z úkolů boje proti malware je tento škodlivý malware rozdělit do příslušných tříd dle škodlivosti a činnosti. V této práci přinášíme obsáhlý přehled možností, jak se s problémem vypořádat, některé známé přístupy rozvíjíme a navíc navrhujeme nové vlastní přístupy. Vybrané přístupy implementujeme a testujeme. Na konci nabízíme několik nápadů pro další pokračování výzkumu v oblasti. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Artificial Composition of Multi-Instrumental Polyphonic Music
Samuel, David ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Neruda, Roman (oponent)
David Samuel Představujeme generativní model pro skládání klasické i populární hudby, jehož cílem je vytvářet hudbu na lidské úrovni. Hlavní překážkou je její složitá hierarchická struktura a absence rozumného automatického vyhodnocení její kvality. Na rozdíl od ostatních prací na podobné téma se snažíme generovat symbolickou reprezentaci hudby o více nástrojích hrajících současně, abychom pokryli širší hudební spektrum. Pro samotné skládání využíváme tři moduly založené na LSTM neuronových sítích; velké úsilí je vynaloženo na zjednodušení vstupní hudební reprezentace důkladnou analýzou dostupných dat. Naše práce slouží především jako ukázka toho, že současné technologie umožňují skládání hudby. Věříme, že námi navržený hudební analyzátor a generátor poslouží jako základ pro další výzkum v této oblasti. 1

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 143 záznamů.   začátekpředchozí33 - 42dalšíkonec  přejít na záznam:
Viz též: podobná jména autorů
2 Pilát, Matěj
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.