|
|
Rozpoznávání emocí z textu pomocí umělé inteligence
Vylíčil, Radek ; Karásek, Jan (oponent) ; Mašek, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním emocí z textů pomocí strojového učení. V textu jsou popsány metody pro trénování a testování rozpoznávacích modelů. Hlavní přínos této práce spočívá ve vytvořeném algoritmu rozhodovacího stromu v jazyce Java. Vytvořený algoritmus byl integrován jako rozšíření do programu RapidMiner. V tomto programu vzniklo několik vzorových příkladů. Funkčnost byla ověřena na vytvořené databázi dat.
|
|
|
Klasifikace spánkových fází
Lacinová, Michaela ; Smital, Lukáš (oponent) ; Králík, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá v první části rozborem polysomnografie a způsoby jejího měření při elektroencefalografii, elektrookulografii a elektromyografii. Součástí rozboru jsou fáze spánku dle doporučení AASM. Polysomnografická data jsou dále analyzována v časových a frekvenčních oblastech, které jsou jednotlivě vyhodnoceny. Ve druhé části jsou data klasifikována do jednotlivých tříd pomocí rozhodovacích stromů a metody k-nejbližších sousedů v programovém prostředí MATLAB. Následně jsou tato data zhodnocena a srovnána s dostupnou literaturou.
|
|
|
Optimization of DDoS Mitigation Rule Inference
Carasec, Elena ; Grégr, Matěj (oponent) ; Žádník, Martin (vedoucí práce)
This thesis discusses the possibility of using machine learning algorithms for DDoS protection. For classical and incremental (online) learning are considered explainable supervised learning methods, particularly decision trees. Furthermore, some possible optimisations are introduced to increase traffic classification accuracy and decrease the amount of blocked legitimate traffic.
|
|
|
Využití data miningu ve firemních procesech
Měchura, Dalibor ; Kříž, Jiří (oponent) ; Luhan, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se soustředí na data mining techniky a taktéž business intelligence analýzy. V souladu s provedenou analýzou současného stavu ve firmě je navrhnuto komplementární řešení problematiky a je poskytnut náhled na dosavadní data z jiné perspektivy, a sice s využitím programu RapidMiner. Výstupem práce tak jsou konkrétní analytické výstupy pro podporu rozhodování ve firmě.
|
|
|
Využití dolování dat pro identifikaci plateb
Bartoš, Stanislav ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací systému pro identifikaci plateb, a to i v případě, kdy chybí spolehlivý identifikátor jako například variabilní symbol. K řešení tohoto problému byly využity techniky z oblasti dolování dat, konkrétně klasifikace a predikce. Jedná se o firemní zadání diplomové práce pro firmu Platební instituce Roger a.s.
|
|
|
Systém počítačového vidění pro rozpoznávání emocí
Wójcik, Jan ; Bilík, Šimon (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Semestrální práce se zabývá návrhem systému pro rozpoznávání emocí, který by měl být využit jako nástroj pro zlepšení komunikace s osobami s poruchou autistického spektra. Pro rozpoznávání emoce budou využívány data z kamery, jedná se tedy o aplikaci počítačového vidění. Práce se zabývá oblastmi jako je detekce obličeje, extrakce relevantních příznaků, hledání vhodného datasetu nebo návrh klasifikátoru.
|
|
|
Optimization of DDoS Mitigation Rule Inference
Carasec, Elena ; Grégr, Matěj (oponent) ; Žádník, Martin (vedoucí práce)
This thesis discusses the possibility of using machine learning algorithms for DDoS protection. For classical and incremental (online) learning are considered explainable supervised learning methods, particularly decision trees. Furthermore, some possible optimisations are introduced to increase traffic classification accuracy and decrease the amount of blocked legitimate traffic.
|
|
|
Hledání guaninových kvadruplexů v DNA pomocí rozhodovacích stromů
Kotrys, Kryštof ; Šťastný, Jiří (oponent) ; Kaura, Patrik (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na vytvoření funkčního modelu rozhodovacího stromu pro detekci guaninových kvadruplexů v DNA. První část práce se věnuje shrnutí poznatků z oblasti lokálních struktur DNA, výpočetní predikce guaninových kvadruplexů a teorie rozhodovacích stromů. Druhá část práce se zabývá tvorbou modelu rozhodovacího stromu pro detekci kvadruplexů a následně statistickým porovnáním výsledků této metody s algoritmem G4Hunter.
|
|
|
Detekce škodlivých doménových jmen
Setinský, Jiří ; Perešíni, Martin (oponent) ; Tisovčík, Peter (vedoucí práce)
Bakalářská práce pojednává o detekování uměle vygenerovaných doménových jmen (DGA). Vygenerované adresy slouží jako komunikační prostředek mezi útočníkem a nakaženým počítačem. Detekcí můžeme odhalit a vystopovat nakažené počítače v síti. Samotné detekci předchází prostudování technik strojového učení, které budou následně aplikovány při tvorbě detektoru. Pro vytvoření výsledného klasifikátoru v podobě rozhodovacího stromu bylo potřeba analyzovat podobu DGA adres. Na základě jejich charakteristiky se extrahovaly atributy, podle kterých se bude výsledný klasifikátor rozhodovat. Po natrénování klasifikačního modelu na trénovací sadě byl klasifikátor implementován v cílové platformě NEMEA jako detekční modul. Po finálních optimalizacích a testování jsme dosáhli úspěšnosti klasifikátoru 99%, což je velmi pozitivní výsledek. NEMEA modul je připraven pro nasazení do reálného provozu, aby mohl detekovat bezpečnostní incidenty. Kromě NEMEA modulu byl dodatečně vytvořen model na predikování úspěšnosti datových sad s doménovými jmény. Model je natrénován na základě charakteristiky datové sady a úspěšnosti DGA detektoru, jehož chování chceme predikovat.
|
|
|
Business Intelligence - využití data miningu ve firemních procesech
Skalický, Tomáš ; Veselý, Martin (oponent) ; Kříž, Jiří (vedoucí práce)
Cieľom danej bakalárskej práce je zoznámiť sa s pojmom Business Intelligence, rovnako ako aj s pojmom datamining a jeho využitím vo firemnej sfére. V úvodnej teoretickej časti priblížim nástroje Business Intelligence a datamining algoritmy. V nasledujúcej praktickej časti dané algoritmy využijem pre analýzu poskytnutých firemných dát. Následne získané analýzy môžu byť použité ako podpora pre firemné rozhodovanie.
|
host ::
RSS.