|
|
Strojové učení v úloze predikce vlivu nukleotidového polymorfismu
Šalanda, Ondřej ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Bendl, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce prezentuje nový přístup k~predikci efektu nukleotidového polymorfismu v~lidském genomu. Cílem je vytvoření nového klasifikátoru, který kombinuje výsledky již existujících softwarových nástrojů. Tohoto konsenzu nad dílčími výsledky je dosaženo experimentováním s~metodami strojového učení, přičemž výsledný model pak tvoří nejúspěšnější z~nich. Závěrečné komplexní srovnání výsledků metaklasifikátoru s dílčími nástroji ukazuje průměrné navýšení obsahu plochy pod ROC křivkou o 3,4 a eskalaci normované přesnosti až o 7\,\%. Vytvořený prediktor je zpřístupněn prostřednictvím webového rozhraní na adrese http://ll06.sci.muni.cz:6232/snpeffect/.
|
|
|
Generátor syntetické datové sady pro dopravní analýzu
Šlosár, Peter ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a vývojem nástrojů na generování syntetické datové sady pro potřeby dopravní analýzy. První část obsahuje stručné uvedení do problematiky detekce automobilů a renderovacích metod. Pro generování přizpůsobitelné sady statických trénovacích obrázků a syntetického videa z jediné fotografie je použit Blender a sada skriptů. Je dbáno na co nejrealističtější výstup vhodný pro další zpracování na účely analýzy dopravy, produkovaná data jsou bohatě automaticky anotována. Dosažené výsledky jsou otestované na detektoru vozidel nad reálnými testovacími daty a úspěšností detekce porážejí reálné trénovací datasety. Vyhodnocena je také výpočetní náročnost nástrojů. Závěr obsahuje shrnutí přínosu práce a výčet možných rozšíření do budoucna.
|
|
|
Classification of meadow vegetation in the Krkonoše Mts. using aerial hyperspectral data and support vector machines classifier
Hromádková, Lucie ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá využitím leteckých hyperspektrálních dat senzoru AISA a klasifikačních metod Support Vector Machines (SVM) a Neural Networks (NN) pro mapování lučních společenstev v Krkonošském národním parku. Hlavní cíle práce jsou experimentální určení nejlepší kombinace parametrů algoritmu SVM, a navržení ideálního trénovacího datasetu pro tento algoritmus a krkonošská luční společenstva. Kritériem úspěšnosti jednotlivých kombinací parametrů SVM a trénovacích datasetů jsou výsledky posouzení přesnosti klasifikace pomocí confusion matic a kappa koeficientu. Kromě hlavních cílů je účelem práce také porovnání klasifikačních algoritmů SVM a NN, především co se týče počtu trénovacích pixelů potřebných pro úspěšnou klasifikaci horských luk. Hlavními výstupy práce jsou klasifikační mapy zájmových území a skripty v jazyce Python, které budou předány Správě KRNAP pro další využití v monitoringu a ochraně cenných lučních společenstev. Klíčová slova: hyperspektrální data, AISA, Support Vector Machines, Neural Networks, trénovací dataset, horská luční vegetace
|
|
|
Optimalizace tvorby trénovacího a validačního datasetu pro zvýšení přesnosti klasifikace v dálkovém průzkumu Země
Potočná, Barbora ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Diplomová práce se zabývá optimalizací trénovacího a validačního datasetu pro řízenou klasifikaci dat v DPZ. V rámci řešení práce jsou v území lesně-luční krajiny v Podkrkonoší prováděny pro dva klasifikační algoritmy (Maximum Likelihood - MLC a Support Vector Machine - SVM) experimenty s trénovacími a validačními daty. Práce vychází z předpokladu, že pro dosažení maximální přesnosti klasifikace je ideální podíl 1/3 trénovacích a 2/3 validačních dat (Foody, 2009). Další hypotézou práce byl předpoklad, že v případě klasifikace pomocí algoritmu SVM je pro dosažení stejné/podobné přesnosti klasifikace potřeba nižší počet trénovacích bodů než v případě klasifikačního algoritmu Maximum Likelihood (Foody, 2004). Cílem práce bylo testovat vliv podílu/množství trénovacích a validačních dat na přesnost klasifikace multispektrálních dat senzoru Sentinel-2A s využitím algoritmu Maximum Likelihood. Nejvyšší celkové přesnosti při využití klasifikačního algoritmu Maximum Likelihood bylo dosaženo pro podíl 375 trénovacích a 625 validačních bodů. Celková přesnost pro tento podíl byla 72,88 %. Teorie Foodyho (2009), že pro dosažení nejvyšší přesnosti klasifikace je ideální podíl 1/3 trénovacích a 2/3 validačních dat potvrzují výsledky hodnocení celkové přesnosti a Kappa koeficientu pro Maximum Likelihood. Avšak...
|
|
|
Classification of meadow vegetation in the Krkonoše Mts. using aerial hyperspectral data and support vector machines classifier
Hromádková, Lucie ; Kupková, Lucie (vedoucí práce) ; Potůčková, Markéta (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá využitím leteckých hyperspektrálních dat senzoru AISA a klasifikačních metod Support Vector Machines (SVM) a Neural Networks (NN) pro mapování lučních společenstev v Krkonošském národním parku. Hlavní cíle práce jsou experimentální určení nejlepší kombinace parametrů algoritmu SVM, a navržení ideálního trénovacího datasetu pro tento algoritmus a krkonošská luční společenstva. Kritériem úspěšnosti jednotlivých kombinací parametrů SVM a trénovacích datasetů jsou výsledky posouzení přesnosti klasifikace pomocí confusion matic a kappa koeficientu. Kromě hlavních cílů je účelem práce také porovnání klasifikačních algoritmů SVM a NN, především co se týče počtu trénovacích pixelů potřebných pro úspěšnou klasifikaci horských luk. Hlavními výstupy práce jsou klasifikační mapy zájmových území a skripty v jazyce Python, které budou předány Správě KRNAP pro další využití v monitoringu a ochraně cenných lučních společenstev. Klíčová slova: hyperspektrální data, AISA, Support Vector Machines, Neural Networks, trénovací dataset, horská luční vegetace
|
|
|
Generátor syntetické datové sady pro dopravní analýzu
Šlosár, Peter ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a vývojem nástrojů na generování syntetické datové sady pro potřeby dopravní analýzy. První část obsahuje stručné uvedení do problematiky detekce automobilů a renderovacích metod. Pro generování přizpůsobitelné sady statických trénovacích obrázků a syntetického videa z jediné fotografie je použit Blender a sada skriptů. Je dbáno na co nejrealističtější výstup vhodný pro další zpracování na účely analýzy dopravy, produkovaná data jsou bohatě automaticky anotována. Dosažené výsledky jsou otestované na detektoru vozidel nad reálnými testovacími daty a úspěšností detekce porážejí reálné trénovací datasety. Vyhodnocena je také výpočetní náročnost nástrojů. Závěr obsahuje shrnutí přínosu práce a výčet možných rozšíření do budoucna.
|
|
|
Strojové učení v úloze predikce vlivu nukleotidového polymorfismu
Šalanda, Ondřej ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Bendl, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce prezentuje nový přístup k~predikci efektu nukleotidového polymorfismu v~lidském genomu. Cílem je vytvoření nového klasifikátoru, který kombinuje výsledky již existujících softwarových nástrojů. Tohoto konsenzu nad dílčími výsledky je dosaženo experimentováním s~metodami strojového učení, přičemž výsledný model pak tvoří nejúspěšnější z~nich. Závěrečné komplexní srovnání výsledků metaklasifikátoru s dílčími nástroji ukazuje průměrné navýšení obsahu plochy pod ROC křivkou o 3,4 a eskalaci normované přesnosti až o 7\,\%. Vytvořený prediktor je zpřístupněn prostřednictvím webového rozhraní na adrese http://ll06.sci.muni.cz:6232/snpeffect/.
|
host ::
RSS.