|
|
Návrh a otestování zpětnovazebného řízení pro termostatizovanou komoru
Fridrich, Martin ; Králík, Jan (oponent) ; Řeřucha,, Šimon (vedoucí práce)
Zmeny teploty majú veľký vplyv na presné meranie dĺžky prostredníctvom laserovej interferometrie. Pre charakterizáciu a kompenzáciu týchto vplyvov je dôležité prostredie s riadenou teplotou. Táto práca sa zaoberá realizáciou spätnoväzobného riadenia pre testovaciu komoru, ktorá má za úlohu toto kontrolované prostredie vytvoriť. Prvá časť je venovaná rešerši techník riadenia, základným princípom laserovej interferometrie, komunikačnému protokolu CANopen a súčasnému riešeniu termostatizovanej komory využívanej na oddelení Koherenčnej optiky ÚPT AVČR. Ďalšia časť popisuje konštrukciu novej komory, vytvorenie riadiaceho softwaru, implementáciu riadenia a jeho optimalizáciu pomocou niekoľkých metód. V poslednom rade práca obsahuje charakterizáciu podmienok v komore. Porovnanie s pôvodným stavom ukazuje viac ako dvojnásobné zlepšenie stability teploty a takmer trojnásobné zmenšenie vplyvov okolia na teplotu v komore.
|
|
|
Využití strojového učení pro predikci odchodu zákazníka
Fridrich, Martin ; Chramcov, Bronislav (oponent) ; Lenort, Radim (oponent) ; Šimberová, Iveta (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Disertační práce se zaměřuje na predikci odchodu zákazníků v prostředí elektronického maloobchodu. Text představuje současný stav vědeckého bádání, analyzuje klíčové trendy a identifikuje příležitosti pro další výzkum. Literární rešerše je dílem realizována prostřednictvím metod pro zpracování přirozeného jazyka. Cílem práce je navrhnout, implementovat a zhodnotit systém strojového učení pro predikci odchodu zákazníků v elektronickém maloobchodě, který reflektuje perspektivy ekonomického dopadu navazujících retenčních aktivit a umožňuje bližší porozumění modelovanému jevu. Vlastní řešení je strukturováno do částí vymezení problému, porozumění a zpracování dat, modelování, vyhodnocení, interpretace a produkční nasazení systému. Nad rámec klasického pojetí odchodu zákazníka, jako absence transakce v budoucím období, je představeno nové pojetí inkrementálního ekonomického dopadu retenční kampaně. Přístupy jsou ověřeny na dvou datových souborech. V rámci modelování je uvažováno o GLM, SVM, ANN, rozhodovacích stromech a meta-algoritmech. Vnější parametry vlastního zpracování dat a konstrukce modelu jsou odhadnuty s pomocí Bayesovské optimalizace. Porozumění modelovaným jevům je podpořeno s pomocí SHAP nástrojů, které jsou rozšířeny v oblastech odhadu a vizuální prezentace. Z pohledu přirozených ukazatelů prediktivních schopností vyčnívají řešení využívající náhodné lesy nebo gradient boosting, v klasickém pojetí vynikají i ANN. Z hlediska ekonomického výsledku retenční aktivity vyčnívá nové pojetí úlohy, pozoruhodné jsou především systémy postavené na rozhodovacích stromech nebo meta-algoritmech. Jako klíčové nezávislé proměnné se podařilo identifikovat reprezentace stáří a frekvenci interakcí a transakcí, v novém pojetí vyčnívá i hodnota zákazníka. Určení a porozumění zákaznickým shlukům, na které je vhodné cílit, pak přímo podporuje související retenční aktivity. Disertační práce tak představuje ucelený přehled nových přístupů a nástrojů pro predikci odchodu zákazníka, využitelných jak pro další výzkum, tak v podnikové nebo pedagogické praxi.
|
host ::
RSS.