|
|
Intelligent Manager of Fantasy Premier League Game
Vasilišin, Maroš ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Hynek, Jiří (vedoucí práce)
Fantasy Premier League online game gives millions of players around the world the chance to become a manager of their club for a while. The results and scores in the game depend on correctly predicting how players will behave in real football matches. If the user had software for predicting and analyzing players' future performance, it would help with making decisions and the outcome of the game could significantly improve. This master's thesis deals with the design and implementation of a prediction model that uses neural networks for time series prediction throughout the game season. Various methods were used to process player and club data for the last 4 seasons. The results are presented in the form of a web application where users can use the created model on their teams. Performance and accuracy of prediction methods were tested on the data from the last season of the Premier League and algorithm predictions were in most of the cases close to reality. If the user used the prediction model's advice 100% in the game, he would score more points than a regular player who does not use any prediction model.
|
|
|
Playing Gomoku with Neural Networks
Slávka, Michal ; Kolář, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
This thesis explores the usage of AlphaZero algorithm for the game of Gomoku. AlphaZero is a reinforcement learning algorithm, which does not require any existing datasets and is able to improve only by using self-play. It uses a tree search for policy improvement, which is subsequently used for training. This approach was able to defeat the previous state of the art methods. Generating training data of high quality requires a lot of computationally expensive iterations, which makes them algorithm slow to train. Experiments show that the strength of the play is growing with each subsequent iteration, this might indicate that it still has room for improvement with more training and that it has not reached its full potential.
|
|
|
Multi-modální přepis textu
Kabáč, Michal ; Herout, Adam (oponent) ; Kišš, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je popísať a vytvoriť metódu pre korekciu výstupov rozpoznávača textu pomocou rozpoznávača reči. Práca popisuje prehľad súčasných metód pre rozpoznávanie textu a reči pomocou neurónových sietí. Popisuje tiež existujúce metódy prepájania výstupov dvoch modalít. V rámci práce je navrhnutých a implementovaných niekoľko prístupov pre korekciu rozpoznávačov, ktoré sú založené na algoritmoch, alebo neurónových sieťach. Ako najlepší prístup sa ukázal algoritmus založený na princípe prehľadávania výstupov rozpoznávačov zarovnaných pomocou levenshtainového zarovnania. Algoritmus prehľadáva výstupy v prípade že neistota znaku rozpoznávača textu je menšia ako predom zvolená hranica. V rámci práce bol ku textovým prepisom vytvorený anotačný server, pomocou ktorého sa robil zber nahrávok pre vyhodnotenie experimentov.
|
|
|
Klasifikační framework
Koroncziová, Dominika ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace klasifikačního software postaveného na knihovně RapidMiner. Výsledná aplikace bude sdružovat nejpoužívanější algoritmy a procesy implementované v RapidMineru do jednoduchého použitelného programu. Součástí nároků na aplikaci je jednoduché rozhraní pro ovládání z příkazové řádky, stejně jako grafické rozhraní zjednodušující nastavení více parametrů. Aplikace má také umožňovat tvorbu samostatných jednoúčelových programů, sloužících na opakovanou klasifikaci s použitím předem natrénovaného modelu. Nad rámec původního zadání je implementována i práce s textovými daty z Wikipedie, jejich stáhnutí a předzpracování a následné použití jako trénovacích dat. Text práce se zabývá postupně jednotlivými algoritmy a popisem kvalifikačních algoritmů, jejich vlastnostmi a použitím, a popisuje návrh a implementaci systému. V rámci práce byla vykonána i sada několika testů pro ověření výkonu a funkcionality aplikace. Jejich výsledky jsou shrnuty v závěru práce.
|
|
|
Analýza dějových linií na základě shrnutí obsahu knih a uživatelských recenzí
Rúček, Peter ; Dočekal, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť systém pre analýzu a klasifikáciu kľúčových dejových línií zo zhrnutých dejových zápletiek a užívateľských recenzií v anglickom jazyku. Zvolený problém je riešený pomocou techniky strojového učenia založenej na transformeroch. Vo vytvorenom riešení je implementované aj sťahovanie dát a bol vytvorený dataset užívateľských recenzií a informácií o knihách prevyšujúci 23 miliónov recenzií a takmer 900 tisíc informácií o knihách. Systém dokáže predikovať aké typy dejových zápletiek sa v dátach nachádzajú.
|
|
|
Robotic Tracking of a Person using Neural Networks
Zakarovský, Matúš ; Lázna, Tomáš (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
The main goal of this thesis was to create a software solution based on a neural network to enable detection of a person and its subsequent following. This was achieved via completion of the points of the assignment. First, a hardware solution and used libraries and application programming interfaces were described as well as the robotic platform supplied by the Robotics and AI group of BUT Department of Control and Instrumentation upon which the robot was built on. Next, a research of various neural networks used for person detection was conducted. Four detectors were described in detail. Some of them were tested on either a PC or a NVIDIA Jetson Nano computer. Afterwards, a software solution consisting of five programs was created to achieve goals such as, detection of the person using ped-100 neural network, real-world position with reference to the robot estimation using monocular camera and robot control to successfully follow a target. The output of this thesis is a robotic platform able to detect and follow a person that can be used in a real-world applications.
|
|
|
Anonymizace videa
Mokrý, Martin ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je navrhnutie a vytvorenie automatického systému pre anonymizáciu videí. Tento systém na svoju činnosť využíva rôzne detektory objektov v obraze a taktiež aj aktívne sledovanie takto zdetekovaných objektov. Na zdetekované objekty je následne aplikovaná úprava, ktorá zabezpečí dostatočnú mieru anonymizácie. Hlavným prínosom takéhoto systému je urýchlenie anonymizácie videí, ktoré bude následne možné zverejniť.
|
|
| |
|
|
Zvyšování konzistence v datových sadách pro rozpoznávání textu
Tvarožný, Matúš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kišš, Martin (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá zvyšovaním konzistencie dátových sád pre rozpoznávanie textu. V tejto práci sú popísane problémy, ktoré nekonzistenciu spôsobujú a následne sú predstavené riešenia na jej odstránenie. Skúmaný je vplyv vlastností polygónov definujúcich ohraničenie riadkov a teda to ako upravená verzia dátovej sady, ktorá je zložená z ideálnych variant riadkov ovplyvnila presnosť modelu. Ďalej sa práca zameriava na detekciu a následné odstránenie alebo upravenie riadkov, ktorých prepis ground truth nekorešponduje so skutočným textom, ktorý sa na nich nachádza. Experimentovaním sa ukázalo, že odstránenie vizuálnej nekonzistencie na trénovacej sade nemá zásadný vplyv na natrénovanosť modelu, za to poupravením testovacej sady sa presnosť OCR modelu zlepšila o 1.1\% CER. Upravením dátovej sady tak, aby neobsahovala navzájom nekonzistentné dvojice rozpoznávaného textu a príslušnej ground truth, sa model po opätovnom natrénovaní zlepšil maximálne len o 0.2\% CER. Hlavným zistením tejto práce je predovšetkým preukázaný priaznivý účinok odstránenia nekonzistencie na testovacích sadách, vďaka ktorému je možné zistiť reálnejšiu chybovosť OCR modelu.
|
|
|
Fast Analysis of Borders in Image
Kolesár, Matej ; Španěl, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
This thesis focuses on the problem of detecting edges in natural images while maintaining high performance per image. First, the existing approaches are analysed and from them the relevant information is extracted. This information is then used to design two architectures that use convolutional neural networks. One architecture is based on RCF and enriches the output, while the other is a combination of RCF and RCN. This combination provides better up-sampling and enriches the output even more. Evaluation was performed on the BSDS500 dataset and the best result was for achieved for the model that combined RCF and RCN with an ODS score of 0.675.
|
host ::
RSS.