|
Boosting a evoluční algoritmy
Mrnuštík, Michal ; Juránek, Roman (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce představuje kombinaci AdaBoostu a evolučního algoritmu. Evoluční algoritmus je použit pro hledání lineární kombinace Haarových příznaků. Z té je vytvořen slabý klasifikátor pro AdaBoost. Jsou zde popsány základy klasifikace, Haarovy příznaky a Adaboost. Uvedeny jsou také základní informace o evolučních algoritmech. Dále obsahuje teoretický popis spojení AdaBoostu a evolučního algoritmu, doplněný o některé implementační detaily. Implementace je testována na obrazových datech jako součást systému pro detekci obličeje. Výsledky jsou porovnány se samostatnými Haarovými příznaky.
|
|
Mezijazykový překladač C#-JavaScript pro DotVVM
Mrnuštík, Michal ; Ryšavý, Ondřej (oponent) ; Pluskal, Jan (vedoucí práce)
Cílem této práce vyřešit problém překladu serverového kódu napsaného v jazyce C# do klientského kódu jazyka JavaScript, tak aby bylo možné jej spouštět v prohlížeči. A navržené řešení poté implementovat. Následně je cílem integrovat toto řešení do frameworku DotVVM a napsat aplikaci demonstrující této technologie v praxi.
|
| |
| |
|
Evoluční návrh využívající booleovské sítě
Mrnuštík, Michal ; Žaloudek, Luděk (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Tato diplomová práce představuje možnosti využití booleovských sítí jako vývojového modelu v evolučním návrhu. Jsou zde popsány reprezentace booleovských sítí vhodné pro evoluční návrh včetně genetických operátorů. Booleovské sítě jsou použity jako vývojový model pro vývoj kombinačních obvodů a řadicích sítí. Dále je uvedena jedna z možných reprezentací aplikovatelná pro návrh obrazových filtrů. Navržené metody jsou experimentálně ověřeny a je navrženo jejich potenciální vylepšení a směr dalšího výzkumu.
|
| |
|
Metody strojového učení ve zpracování přirozeného jazyka
Vantuch, Marek ; Mrnuštík, Michal (oponent) ; Otrusina, Lubomír (vedoucí práce)
Práce se zabývá automatickým značkováním českého jazyka za pomocí existujících implementací, využívajících model Conditional Random Fields a algoritmy L-BFGS a SDG. Jsou popsány základní pravidla značkování a problémy, se kterými se tento obor potýká v případě zpracování českého jazyka. Čtenáři jsou vysvětleny principy použitých algoritmů a modelů, které jsou implementovány v programech CRF++ a CRFSuite. Práce se poté zaměřuje na vlastní testování úspěšnosti na českém korpusu a snaží se nalézt nejvhodnější hodnoty parametrů při využití všech rysů. Při nalezení rozumného kompromisu mezi časem a přesností se poté snaží tuto hodnotu ještě zpřesnit za pomoci analýzy přínosu jednotlivých rysů a možností jejich vynechání.
|
|
Evoluční návrh simulátoru založeného na celulárních automatech
Brigant, Vladimír ; Šperka, Svatopluk (oponent) ; Mrnuštík, Michal (vedoucí práce)
Tato práce popisuje návrh simulátoru založeného na celulárních automatech, který je schopen předpovědet chování komplexního prostorového systému. Tato predikce je založena na dostupních datech a přechodové funkci získané pomocí regresní analýzy ve spolupráci s evolučními algoritmy. Dvě metody regresné analýzy (lineární a logistická regrese) jsou navrhnuty, implementovány a porovnány na predikci rastu urbanizace města Brno.
|
|
Mezijazykový překladač C#-JavaScript pro DotVVM
Mrnuštík, Michal ; Ryšavý, Ondřej (oponent) ; Pluskal, Jan (vedoucí práce)
Cílem této práce vyřešit problém překladu serverového kódu napsaného v jazyce C# do klientského kódu jazyka JavaScript, tak aby bylo možné jej spouštět v prohlížeči. A navržené řešení poté implementovat. Následně je cílem integrovat toto řešení do frameworku DotVVM a napsat aplikaci demonstrující této technologie v praxi.
|
|
Metody strojového učení ve zpracování přirozeného jazyka
Vantuch, Marek ; Mrnuštík, Michal (oponent) ; Otrusina, Lubomír (vedoucí práce)
Práce se zabývá automatickým značkováním českého jazyka za pomocí existujících implementací, využívajících model Conditional Random Fields a algoritmy L-BFGS a SDG. Jsou popsány základní pravidla značkování a problémy, se kterými se tento obor potýká v případě zpracování českého jazyka. Čtenáři jsou vysvětleny principy použitých algoritmů a modelů, které jsou implementovány v programech CRF++ a CRFSuite. Práce se poté zaměřuje na vlastní testování úspěšnosti na českém korpusu a snaží se nalézt nejvhodnější hodnoty parametrů při využití všech rysů. Při nalezení rozumného kompromisu mezi časem a přesností se poté snaží tuto hodnotu ještě zpřesnit za pomoci analýzy přínosu jednotlivých rysů a možností jejich vynechání.
|