|
|
Family Trees Making from Archive Records
Haltmar, Adam ; Zbořil, František (referee) ; Rozman, Jaroslav (advisor)
This thesis is about optimalization and increasing precision of already existing program for processing, comparing and linking archive records about people in a way to store them in a graph database while constructing family pedigrees as a side effect. It shows where the algorithm was approached badly and makes better alternatives for lowering the computation time. It also presents new methods for increasing the precision of record linking like name standardization and compares tests with the original program. Result of these changes is accelerating the program by more than 5000 %.
|
|
|
Fuzzy implications
Jirmusová, Veronika ; Zbořil, František (referee) ; Hliněná, Dana (advisor)
This thesis deals with fuzzy logical connectives, focusing in particular on fuzzy implications and their constructions. Two new classes of fuzzy implications were discovered through the construction of fuzzy implications using the -transformation. Additionally, an experiment was conducted to model fuzzy logical connectives based on empirical data, utilizing the approximation of the additive generator. A fuzzy implication was modeled using the approximated data. The experiment also inquires into how people perceived fuzzy implications in everyday language, whether they perceive them as equivalence, and whether the modeled implication resembles any known fuzzy implication.
|
|
|
Methods for Playing the Game 'Liar's Dice' Using Dynamic Programming
Lohn, Marek ; Šátek, Václav (referee) ; Zbořil, František (advisor)
This project is about Methods of playing game Liar’s Dice using dynamic programming. The algorithm that was chosen for my study is SARSA, short for State Action Reward State Action algorithm. It is a modified version of algorithm named Q-Learning. It comparing algorithm SARSA with other algorithms by letting them play against each other in application, that was made in Unity Engine. Algorithms that were compared to SARSA are Q-Learning and Counterfactual Regret Minimization. SARSA achieved a 69,147 % win ratio in a game against Q-Learning. In games against Counterfactual Regret Minimization it was only 25 % win ratio. The main outcome of this study is that modified SARSA is effective against Q-Learning algorithm in a game of Liar’s Dice. On the other hand the SARSA algorithm was very ineffective against the Counterfactual Regret Minimization algorithm.
|
|
|
Aplikace posilovaného učení v řízení Smart Home
Biel, Gabriel ; Zbořil, František (referee) ; Janoušek, Vladimír (advisor)
Táto práca skúma, ako môže strojové učenie zlepšiť riadenie inteligentných domácností s dôrazom na optimalizáciu riadenia teploty a zvýšenie energetickej účinnosti. Konkrétne sa porovnávajú dva pokročilé algoritmy posilňovaného učenia, Deep Q-Learning (DQL) a Proximal Policy Optimization (PPO). Tieto modely sú testované v simulovanom prostredí, ktoré napodobňuje reálne podmienky, aby sa zhodnotila ich schopnosť prispôsobiť sa správaniam užívateľov a zmenám v prostredí. Ukázalo sa, že model PPO je obzvlášť účinný vďaka svojej stabilite a schopnosti predpovedať návrat obyvateľov. Tento výskum ponúka cenné poznatky o praktických aplikáciách AI technológií v inteligentných domácnostiach.
|
|
|
Implementing gesture recognition on ARM as an alternative to traditional device control
Gajdošík, Richard ; Zbořil, František (referee) ; Kočí, Radek (advisor)
Cieľom tejto bakalárskej práce je vývoj a implementácia systému na rozpoznávanie gest s využitím architektúry ARM, konkrétne s použitím dosky i.MX 93 a TensorFlow Lite. Projekt sa zameriava na aplikáciu neurónových sietí pre rozpoznávanie gest rúk, čím poskytuje alternatívu k tradičným metódam ovládania zariadení. Dôležitou súčasťou práce je rozsiahla analýza existujúcich riešení rozpoznávania gest, zameraná na identifikáciu ich silných stránok a možných vylepšení. Práca detailne opisuje proces navrhovania, vývoja a optimalizácie modelu na rozpoznávanie gest v reálnom čase, špeciálne prispôsobeného pre čipy ARM s dôrazom na efektivitu a výkon. Okrem toho práca aj obsahuje vytvorenie demonštračnej aplikácie, ktorá vizuálne reprezentuje rozpoznané gestá. Užívateľské testovanie je uskutočnené na hodnotenie praktickosti a užívateľského zážitku systému rozpoznávania gest, čo poskytuje cennú spätnú väzbu pre budúce vylepšenia.
|
|
|
Heuristics for the Scotland Yard Board Game
Cejpek, Michal ; Zbořil, František (referee) ; Zbořil, František (advisor)
This thesis explores the possibility of using deep and reinforcement learning algorithms to solve problems with incomplete information. The main algorithm under investigation is PPO – Proximal Policy Optimization. In order to test the suitability of the PPO algorithm, a simplified implementation of the Scotland Yard game was created as well as an environment for training and testing the algorithms. From performed experiments, it emerged that the PPO algorithm is very suitable for solving problems with incomplete information. The agents very quickly gained a sense of the game’s goals and built appropriate strategies to meet those goals through training.
|
|
|
Protection against profiling with random multilingual search
Klusáček, Jan ; Zbořil, František (referee) ; Firc, Anton (advisor)
Aby vyhledávače mohly poskytovat personalizované výsledky pro dotazy, které uživatel vyhledává, musí nejprve vytvořit profil uživatele. Pro vytvoření takového profilu však potřebují shromažďovat značné množství informací o uživatelích, které získávají sledováním jejich činnosti. V důsledku toho může být ohroženo soukromí, a výsledky vyhledávání se mohou stát neobjektivními a subjektivně personalizovanými. Tato práce se věnuje problematice profilování uživatelů v online vyhledávačích, a jejím cílem je zjistit, jestli je možné pomocí náhodného vícejazyčného vyhledávání proces profilování zastavit a nebo jej alespoň zmírnit. Výsledky získané prováděním experimentů naznačují, že ačkoli se při použití náhodného vyhledávání výsledky vyhledávání téměř nemění, vyhledávač u uživatelů, kteří náhodné vyhledávání použili, identifikoval rozdílné zájmy oproti ostatním uživatelům. Navíc tato práce experimentálně ověřila, že pro snížení uživatelského profilování je lepší využít menší množství jazyků a větší poměr náhodných vyhledávní k reálným vyhledáváním uživatele. Mimo jiné bylo také zjištěno, že náhodné vyhledávání má sílu změnit již identifikované zájmy u uživatelů, kteří vyhledávač používali už nějakou dobu bez náhodného vyhledávání.
|
|
|
Radial Basis Function Neural Network
Nevoral, Leoš ; Rozman, Jaroslav (referee) ; Zbořil, František (advisor)
The thesis focuses on explaining the field of RBF neural networks, specifically RCE networks, through a demo application. The demo application primarily visualizes the network learning process, as well as the state of the neural network and different shapes of basis functions. Additionally, the utilization of EBF neural networks is explored. Conventional approaches to EBF networks are compared and tested against new design of OEBF network. Which is based on deriving the elliptical areas from euclidean distance from both focal points of ellipse. The new design shows no signs of improving the properties of these networks and rather produces results almost identical to those of the classic RCE network, which are, however, several percentage points less accurate. Finally, methods for improving this solution in future are proposed.
|
|
|
Playing the Card Game Gwen by Computer
Majer, Jakub ; Šátek, Václav (referee) ; Zbořil, František (advisor)
Táto práca implementuje a hodnotí Monte Carlo Tree Search AI agenta v rámci strategickej kartovej hry Gwent. Skúmajú sa teoretické základy hry Gwent a MCTS algoritmu, pričom sa zameriava skôr na praktickú aplikáciu ako na teoretické príspevky. Výkon agenta MCTS sa testuje proti ľudským hráčom a iným AI protivníkom, čím sa demonštruje jeho účinnosť pri výbere správnych stratégií a rozhodovaní. Výsledky naznačujú potenciál MCTS pri vývoji sofistikovaných AI agentov pre strategické kartové hry, ako je Gwent.
|
|
|
Program for Automatic Playing of Solitaire and Mines
Mores, Martin ; Zbořil, František (referee) ; Rozman, Jaroslav (advisor)
This thesis focuses on the design and implementation of two programs for automatic game play, Mine Search and Solitaire. The theoretical part focuses on the rules about the games and what regularities follow from them, and on the state space search theory. The work in the following chapters describes the implementation of the two programs and describes various things that led to the eventual speedup of the times compared to past work. The thesis also provides the reader with various techniques that can be used in their own implementation. And at the end of the thesis, an evaluation of the implementation is summarized and potential improvements are suggested.
|
guest ::
RSS feed.