|
|
Detekce defektů desek ve výrobě polovodičů
Jašek, Filip ; Vágner, Martin (oponent) ; Dřínovský, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce defektů desek ve výrobě polovodičů. V rámci této práce byly zkoumány metody identifikace defektních čipů a kontroly řízení výtěžnosti při výrobě polovodičů. Práce se rovněž zabývá metodami strojového učení pro rozpoznání obrazu s cílem klasifikace defektů ve výrobním procesu. První zvolený přístup využíval k inferenci sítě ResNet18, avšak ukázalo se, že jeho přesnost nedosahovala vysokých hodnot sledovaných metrik z důvodu nedostatečného množství vstupních dat. Pro tento sledovaný dataset tak bylo vyzkoušeno použití předtrénovaných sítí využívající topologie ResNet50v2. K navýšení metrik však došlo až s použitím jiného datasetu. Pomocí ladění hyperparametrů sítě a augmentací byly zkoumány další možnosti zlepšení výkonnosti sítě. V práci se také ukázalo, že použití autoenkodérů pro redukci datového toku při inferenci může navýšit rychlost samotné inference, avšak s degradací evaluačních metrik.
|
|
|
Strojové učení z dat systémů pro detekci síťového průniku
Dostál, Michal ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Hranický, Radek (vedoucí práce)
Aktuální stav nástrojů pro detekci síťového průniku je nedostačující, protože tyto nástroje často fungují na základě statických pravidel a nevyužívají potenciál umělé inteligence. Cílem této práce je rozšířit open-source nástroj Snort o schopnost detekovat škodlivý síťový provoz pomocí strojového učení. Pro dosažení kvalitního klasifikátoru byly zvoleny užitečné příznaky síťového toku, které byly získány z výstupních dat aplikace Snort. Následně byly tyto toky obohaceny a označeny odpovídajícími událostmi. Experimenty vykazují velmi dobré výsledky nejenom při klasifikaci na testovacích datech, ale také v rychlosti zpracování. Z~navrženého přístupu a samotných experimentů vyplývá, že tento nový přístup by mohl vykazovat dobrou úspěšnost i při práci s reálnými daty.
|
|
|
Interpretace učebního procesu klasifikátoru fibrilace síně
Lichtblauová, Anna ; Ředina, Richard (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
V rámci teoretické části bakalářské práce byla nastudována problematika detekce fibrilace síní (FS) a práce s konvolučními neuronovými sítěmi (CNN). Následně byly v praktické části vytvořeny dva klasifikátory. První byl určen pro klasifikaci sinusového rytmu, fibrilace síní a ostatních patologií, druhý dále rozlišoval kategorii "fibrilace síní" podle skutečnosti, zda se nacházela v celém záznamu nebo jen v jeho části. Výsledná přesnost byla 82.12~\% v případě prvního, resp. 85.14 \% v případě druhého klasifikátoru.
|
|
|
Identifikace známých segmentů ve zvukovém signálu pomocí strojového učení
Pařízek, Radim ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Zvončák, Vojtěch (vedoucí práce)
Bakalářská práce se věnuje návrhu systému pro identifikaci zvuků přírodního prostředí ve zvukovém záznamu. V práci jsou prozkoumány datasety a modely využívané pro tento typ úloh a je popsána jejich struktura. Byly navrhnuty systémy pro identifikaci zvuků v jedné vrstvě a ve dvou vrstvách pro sedm vybraných označení. Klasifikátor použitý pro tento systém byl vytvořen přetrénováním transformer modelu z platformy Hugging Face. Byly zhodnoceny výsledky dvou přístupů trénování a jednoho systému pro identifikaci.
|
|
|
Aproximace funkcí stanovující aktivitu včelstva za pomoci neuronových sítí
Nevláčil, Jakub ; Ligocki, Adam (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Včely jsou jako hlavní opylovači neopomenutelným přínosem pro celosvětové zemědělství a produkci potravy. Nicméně v poslední době se jejich počty neustále snižují a to zejména kvůli klimatickým změnám, parazitům nebo vlivem používání pesticidů. Porozumění jejich chování a spolehlivé stanovení jejich aktivity a zdraví by mohlo výrazným způsobem předejít nebo zpomalit jejich úbytek. Proto se tato práce zabývá vývojem zařízení pro akvizici užitečných dat ze včelích úlů, které by mohly být použity ke stanovení aktivity a zdraví včel. Dále se tato práce zabývá analýzou těchto nashromážděných dat za pomoci metod strojového učení s důrazem na stanovení aktivity a zdraví včelstva.
|
|
|
Hraní her pomocí neuronových sítí
Buchal, Petr ; Kolář, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je naučit neuronovou síť pohybu v prostředích s klasickou kontrolou řízení, hraní tahové hry 2048 a několika Atari her. Jedná se o oblast zpětnovazebního učení. Jako zpětnovazební algoritmus využívající neuronové sítě jsem použil Hluboké Q-učení. Ten jsem pro zvýšení efektivity učení obohatil o několik vylepšení. Mezi vylepšení patří přidání cílové sítě, DDQN, duální architektura neuronové sítě a prioritní vzpomínková paměť. Experimenty s klasickou kontrolou řízení zjistily, že nejvíce zvedá efektivitu učení přidání cílové sítě. V prostředích her dosáhlo Hluboké Q-učení několikanásobně lepších výsledků než náhodný hráč. Výsledky a jejich analýza mohou být využity ke vhledu do problematiky zpětnovazebních algoritmů využívajících neuronové sítě a zdokonalení použitých postupů.
|
|
|
Assessment of Parkinson’s Disease Based on Acoustic Analysis of Hypokinetic Dysarthria
Galáž, Zoltán ; Brezany, Peter (oponent) ; Sklenář, Jaroslav (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Hypokinetic dysarthria (HD) is a speech disorder occurring in up to 90% of patients suffering from idiopathic Parkinson’s disease (PD) that significantly contributes to unnaturalness and incomprehensibility of speech of these patients. The main aim of this doctoral thesis is to investigate possibilities of using quantitative para-clinical analysis of HD, employing speech parametrization, statistical analyses, and machine learning techniques, for diagnosis and remote objective assessment of PD. This thesis demonstrates that it is possible to use computerized acoustic analysis to sufficiently describe HD, especially dysprosody, which is characterized by flat speech melody and unnatural speech rate. Moreover, it demonstrates it is also possible to use robust clinically interpretable acoustic parameters quantifying various manifestations of HD, such as phonation, articulation, and prosody, to assess the severity of motor and non-motor symptoms of PD. Next, it presents the investigation of pathophysiological mechanisms shared by HD and freezing of gait in PD. And finally, it proves it is also possible to accurately estimate the change in gait-related deficits in the horizon of two years using acoustic analysis at the baseline.
|
|
|
Automatické obchodování kryptoměn
Vorobiev, Nikolaj ; Hrubý, Martin (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá obchodováním na kryptoměnovém trhu. V teoretické části práce jsou popsány principy obchodování, technické analýzy, obchodních systémů a neuronových sítí. Po provedené rešerši brokerů společnost Binance je zvolena v roli zprostředkovatele obchodování a poskytovatele "real-time" dat; společnost CryptoDataDownload je zvolena v roli poskytovatele historických dat. Po seznámení se s použitými technologiemi, jsou navrženy prvky informačních obchodních systémů, umožňující komunikaci se vzdálenými servery a mezi sebou, za účelem obchodování, získávání a souběžného zpracovávání uživatelských, historických nebo "real-time" dat. Výsledné systémy mají poskytnout uživateli možnost manuálně, poloautomaticky (podle předem daného plánu) nebo automaticky (na základě rozhodnutí rekurentní neuronové sítě, naučené na historických datech) obchodovat a reagovat na změnu tendencí na trhu. Dále se práce přesouvá do praktické roviny, obsahující implementaci a experimenty nad vytvořenými systémy. V závěrečné části práce jsou zhodnoceny výsledky a jsou popsány možnosti vylepšení a rozšíření.
|
|
|
Automatická detekce zlomení nástroje při děrování plechů
Kluz, Jan ; Rajchl, Matej (oponent) ; Brablc, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a následnou implementací systému automatické detekce zlomení razníku při procesu děrování plechů razníkem o malých rozměrech (0.5 x 12 mm). Navrhovaný systém má význam pro výrazné ulehčení práce operátora, zrychlení procesu výroby a rovněž šetření finančních prostředků firmy. V první části práce je předvedena řešena problematika. Následuje stručný teoretický úvod do oblasti digitálního zpracování signálu. V další části jsou prezentovány metody vyvinuté za účelem detekce signálu zlomení včetně pomocných algoritmů. Jedná se o metodu frekvenčních špiček, frekvenčních pásem, autokorelace, metody frekvenční korelace, klasifikaci strojovým učením včetně hlubokého strojového učení. Z použitých metod dosáhla nejlepších výsledků metoda hlubokého strojového učení neuronové sítě. Pro účely navržení klasifikačního systému byly použity charakteristiky z časové a frekvenční oblasti. Je popsána rovněž možnost prediktivní údržby nástroje včetně rešerše této oblasti v moderním průmyslu. Prezentovány jsou pak dosažené výsledky a jejich stručné zhodnocení. V poslední části se nachází popis procesu implementace celého systému do realtime podoby a jeho propojení s děrovacím lisem pomocí mikrokontroléru Arduino Uno a vytvořeného vstupně-výstupního signálového obvodu. Navrhovaný systém se povedlo sestavit, otestovat a uvést do zkušebního provozu.
|
|
|
Multi-label klasifikace textových dokumentů
Průša, Petr ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací textových dokumentů. Jsou zde vysvětleny základní pojmy a problémy dolování z textu. Práce vysvětluje pojem shlukování a ukazuje několik základních algoritmů shlukování. Je zde ukázáno i několik metod klasifikace a podrobně je rozebrána vybraná metoda matrix regression. Dále byla navrhnuta a implementována aplikace používající ke klasifikaci matrix regression. Provedené experimenty byly zaměřeny na normalizaci a prahování.
|
host ::
RSS.