Hlavní stránka > Výsledky hledání: Svrbíková, Simona
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Evaluace kvality strukturovaných dokumentací s využitím metod umělé inteligence
 Svrbíková, Simona ; Janoušek, Vladimír (oponent) ; Homoliak, Ivan (vedoucí práce)
Motivací této práce je poskytnout zjednodušení a urychlení hodnocení rozsáhlého počtu dokumentací s podobným obsahem. V rámci práce byl vytvořen nástroj pro automatizované hodnocení strukturovaných dokumentací, který byl otestovaný na studentských projektech se stejným zadáním. Nástroj využívá existující metody umělé inteligence pro potřeby strojového učení s učitelem. Zdrojem jedné skupiny atributů jsou řetězcové funkce využívající míru podobnosti textových řetězců. Další skupina atributů zohledňuje vlastnosti jako jsou strukturování dokumentu, stylistika, délka kapitol a jiné, které jsou statisticky vyhodnocované. V práci se spojují tyto skupiny atributů, aby byla dosažena vyšší diverzita klasifikačních objektů. Bylo experimentováno s neuronovými sítěmi, naivní Bayesovou metodou a také s metodou SVM. Analýza dat byla uskutečněna pomocí dolovacího nástroje RapidMiner. Přínosem této práce bylo ověřit možnosti použití klasifikace objektů, které vykazují podobné vlastnosti v prostoru rysů.
Úplný záznam
Evaluace kvality strukturovaných dokumentací s využitím metod umělé inteligence
 Svrbíková, Simona ; Janoušek, Vladimír (oponent) ; Homoliak, Ivan (vedoucí práce)
Motivací této práce je poskytnout zjednodušení a urychlení hodnocení rozsáhlého počtu dokumentací s podobným obsahem. V rámci práce byl vytvořen nástroj pro automatizované hodnocení strukturovaných dokumentací, který byl otestovaný na studentských projektech se stejným zadáním. Nástroj využívá existující metody umělé inteligence pro potřeby strojového učení s učitelem. Zdrojem jedné skupiny atributů jsou řetězcové funkce využívající míru podobnosti textových řetězců. Další skupina atributů zohledňuje vlastnosti jako jsou strukturování dokumentu, stylistika, délka kapitol a jiné, které jsou statisticky vyhodnocované. V práci se spojují tyto skupiny atributů, aby byla dosažena vyšší diverzita klasifikačních objektů. Bylo experimentováno s neuronovými sítěmi, naivní Bayesovou metodou a také s metodou SVM. Analýza dat byla uskutečněna pomocí dolovacího nástroje RapidMiner. Přínosem této práce bylo ověřit možnosti použití klasifikace objektů, které vykazují podobné vlastnosti v prostoru rysů.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English