|
|
Visual Question Answering
Kocurek, Pavel ; Ondřej, Karel (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
Visual Question Answering (VQA) is a system where an image and a question are used as input and the output is an answer. Despite many research advances, unlike image captioning, VQA is rarely used in practice. This work aims to narrow the gap between research and practice. To examine the possibility of using VQA by blind and visually impaired people, this thesis proposes a demonstrative VQA application and then, a smartphone application. The study with 20 participants from the community was conducted. Firstly, the participants received an application for two weeks. Then, each of them was asked to fill out the questionnaire. 80 % of respondents rated the accuracy of VQA application as sufficient or better and most of them would appreciate it if their image captioning application also supported VQA. Following this discovery, this work tries to establish the link between image captioning and VQA. In particular, the work studies the informativeness provided by both systems in different scenarios. It collects a novel dataset of 111 images with manually annotated captions and diverse scenes. An experiment comparing obtained knowledge showed a success rate of 69.9 % and 46.2 % for VQA and image captioning, respectively. In another experiment 70.9 % of the time, participants were able to select the correct caption based on VQA. The results suggest that VQA outperforms image captioning regarding image details, therefore should be used in practice more often.
|
|
|
Zpracování velkých dat v oblasti Průmyslu 4.0
Trubka, Jakub ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vytvořit systém pro sběr, zpracování a uchovávání velkých dat získaných sledováním strojů v průmyslu. Výsledný systém klade důraz na snadnou škálovatelnost a rozšiřitelnost. V rámci teoretické části jsou popsána existující řešení a rozebrána problematika sběru a zpracování velkých dat. Velká pozornost je také věnována technologiím úložišť pro velká data. Praktická část se věnuje návrhu a implementaci celého systému a jeho jednotlivých částí, stejně jako následnému testování a konečnému vyhodnocení realizovaného řešení.
|
|
|
Aktivní učení s neuronovými sítěmi
Beneš, Štěpán ; Fajčík, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce se věnuje problematice propojení aktivního učení a konvolučních neuronových sítí při rozpoznávání obrazu. Cílem je pozorovat chování vybraných strategií aktivního učení v širším spektru podmínek. Nejprve se v práci nachází teoretický úvod do problematiky aktivního učení, následně je věnován prostor motivaci a obtížím spojení aktivního učení s neuronovými sítěmi. Samotné chování vybraných strategií při kontinuálním učení je pak pozorováno pomocí několika experimentů, testujících závislost výkonu na obtížnosti datasetu, kvalitě trénovaného modelu, trénovacích epochách, velikosti přidávané sady vzorků, spolehlivosti anotátora a použití techniky pseudo-označování. Výsledky ukazují závislost kontinuálního aktivního učení na obtížnosti datasetu a počtu trénovacích iterací, dále pak odolnost strategií na rozumnou míru chybovosti anotátora. Benefity z pseudo-označování jsou úzce spjaty s dostatečnou kvalitou modelu. Konečně, tradiční strategie aktivního učení mohou v několika případech konkurovat strategiím šitým na míru pro konvoluční sítě.
|
|
|
Strojové učení pro odpovídání na otázky v přirozeném jazyce
Sasín, Jonáš ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá odpovídáním na otázky v přirozeném jazyce nad českou Wikipedií. Systémy pro odpovídání na otázky získávají rostoucí popularitu, většina jich ale vzniká pro angličtinu. Cílem této práce je prozkoumat dostupné možnosti a datové sady a vytvořit takový systém pro češtinu. V práci jsem se zaměřil na dva přístupy. Jeden z nich využívá pro extrakci odpovědi anglický model ALBERT a strojový překlad pasáží. Druhý využívá vícejazyčný model BERT. V práci je provedeno porovnání několika variant systému. Diskutovány jsou také možnosti získávání relevantních pasáží. Pro všechny varianty testovaných systémů je provedeno vyhodnocení pomocí standardních metrik. Nejlepší varianta systému byla vyhodnocena na datové sadě SQAD v3.0 s úspěšností 0,44 EM a 0,55 F1 skóre, což je v porovnání s existujícími systémy vynikající výsledek. Hlavním přínosem této práce je analýza možností a nasazení laťky pro další vývoj lepších systémů pro češtinu.
|
|
|
Multilingual Open-Domain Question Answering
Slávka, Michal ; Dočekal, Martin (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
This thesis explores automatic Multilingual Open-Domain Question Answering. In this work are proposed approaches to this less explored research area. More precisely, this work examines if: (i) utilization of an English system is sufficient, (ii) multilingual models can benefit from a translated question into other languages (iii) or avoiding translation is a better choice. English system based on the T5 model that uses a machine translation is compared to natively multilingual systems based on the multilingual MT5 model. The English system with machine translation only slightly outperforms its monolingual counterparts in multiple tasks. Compared to multilingual models, the English system was trained on a much larger dataset, but the results were comparable. This shows that the use of natively multilingual systems is a promising approach for future research. I also present a method of retrieving multilingual evidence using the BM25 ranking algorithm and compare it with English retrieval. The use of multilingual evidence seems to be beneficial and improves the performance of the systems.
|
|
|
Posilované učení pro hraní hry Starcraft
Chábek, Lukáš ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami strojového učení aplikovanými pro hraní strategických her v realném čase. V práci se zabývám metodou strojového učení Q-learning založenou na zpětnovazebním učení. Praktická část práce je implementování agenta pro hraní hry Starcraft II. Mnou navržené řešení se učí spolupráci 4 jednoduchých sítí, které se nadále učí optimálně provádět jim přístupné akce ve hře. Analýza a vyhodnocení systému jsou provedeny experimentováním a sbíráním statistik z odehraných her.
|
|
|
Podpora hry Krycí jména na mobilním telefonu s OS Android
Hurta, Martin ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření podpůrné aplikace ke slovní asociační deskové hře Krycí jména na mobilní telefony s operačním systémem Android. Řešení se skládá z detekce a rozpoznání herního plánu za pomoci knihoven OpenCV a Tess-two a nástrojů Google Firebase ML Kit a následovného poskytnutí podpory v průběhu hry včetně volitelné úrovně jejího ulehčení a možnosti hry na více zařízeních díky službě Hry Google Play. Tyto funkce motivují uživatele k dalšímu užívání aplikace a poskytnutí dat ve formě vygenerovaného záznamu hry, užitečného pro další vývoj a ověřování asociačních modelů nebo strategií pro automatické hraní.
|
|
|
Non-Supervised Sentiment Analysis
Karabelly, Jozef ; Landini, Federico Nicolás (oponent) ; Fajčík, Martin (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to present an overview of the current state of research in the non-supervised sentiment analysis and identify potential research paths. Besides, the thesis introduces a novel self-supervised pre-training objective. Extending the model trained with the introduced objective with one extra layer of neural network and training it alone shows promising results. The extended model indicates an ability to encode the abstract representation of overall sentiment, emotions and sarcasm. A custom dataset was specifically collected for the pre-training objective introduced in this thesis. Future improvements and possible research paths are proposed based on the experiments performed with the extended model.
|
|
|
Automatizace verifikace pomocí neuronových sítí
Fajčík, Martin ; Husár, Adam (oponent) ; Zachariášová, Marcela (vedoucí práce)
Úlohou tejto práce je analýza a riešenie optimalizačných problémov vychádzajúcich z automatizácie funkčnej verifikácie hardvéru pomocou umelých neurónových sietí. Verifikácia ľubovoľného integrovaného obvodu (Design Under Verification, DUV) pomocou techniky verifikácie riadenej pokrytím (Coverage-Driven Verification) a metodiky UVM (Universal Verification Methodology) prebieha tak, že do DUV sú zasielané vstupné stimuly, pri ktorých verifikačné prostredie monitoruje percentuálne pokrytie DUV pomocou predom určenej špecifikácie sledovaných vlastností. Pokrytím v tomto kontexte myslíme merateľnú vlastnosť DUV, ako napríklad počet overených aritmetických operácií, či počet aktivovaných riadkov kódu. Na základe dosiahnutej veľkosti pokrytia a stanovenej špecifikácie je možné prehlásiť DUV za zverifikovaný. Súčasným trendom v automatizácii funkčnej verifikácie hardvéru je pseudonáhodné generovanie vstupných stimulov s obmedzeniami (constraints) pomocou techniky constrained-random stimulus generation. V tejto práci sa preto zaoberáme ovládaním pseudonáhodného generátoru stimulov (PNG), pričom obmedzenia pre generátor sú ovládané externým prostriedkom a to konkrétne neurónovou sieťou. Využívame tak vlastnosti neurónových sietí pre riešenie optimalizačných problémov vhodné pre prehľadávanie stavového priestoru pokrytia DUV. Riešenými optimalizačnými problémami sú priebežná úprava obmedzení PNG takým spôsobom, aby došlo k čo najrýchlejšiemu zverifikovaniu DUV a hľadanie najmenšej množiny stimulov takej, že táto množina zverifikuje DUV. Kvalitatívne vlastnosti navrhnutých riešení sú overené na 32-bitových aplikačne špecifických procesoroch (ASIPs) s názvom Codasip uRISC a Codix Cobalt.
|
|
|
Komunikační agent pro informace o Brně
Jurkovič, Juraj ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je preskúmať a následne aplikovať techniky a technické riešenia pri vývoji informačných agentov. Práca sa zameriava na riešenia jednotlivých podproblémov pomocou existujúcich systémov, prepojenie týchto systémov, jejich prispôsobenie pre danú doménu a implementáciu jednotlivých modulov. Uživateľské rozhranie je postavené na multiplatformnej četovacej aplikácii Telegram. Extrakciu informácií zo vstupu uživatela vykonáva služba Dialogflow. Pre uspokojenie požiadavky užívateľa je použitých niekoľko externých služieb. Pre vyhľadávanie v štruktúrovaných dátach je použitá technológia Elasticsearch. Pre extrakciu odpovedí z voľného textu je použitý systém R-net. Výsledkom je systém ktorého znalostnú bázu, ako aj množinu dotazov ktoré je schopný uspokojiť, možno jednoducho rozšíriť a ktorý môže byť nasadený na ľubovoľnú četovaciu platformu.
|
host ::
RSS.