|
|
Rozpoznávání retinopatie ve snímcích sítnice pomocí strojového učení
Kubový, Jan ; Trunda, Otakar (vedoucí práce) ; Holeňa, Martin (oponent)
Ve spolupráci s Institutem klinické a experimentální medicíny (IKEM) a jejich histo- rických dat z vyšetření byla natrénována konvoluční neuronová síť rozpoznávající diabe- tickou retinopatii ze snímků sítnice. Cílem práce bylo vytvořit model strojového učení, který bude možné využít ve zdravotnickém zařízení IKEM za cílem zjednodušit a pří- padně zrychlit vyšetření. Součástí projektu byla také tvorba webové stránky, která umož- ňuje snadné spouštění natrénovaného modelu lékařem s pouze základní znalostí ovládání počítače. I přesto, že neuronová síť dosahuje dobrých výsledků, je třeba zdůraznit její omezenou univerzálnost z důvodu malé velikosti modelu a jednotvárnosti poskytnutých oftalmologických dat z jednoho typu fundus kamery. Navržené řešení bude podrobeno testování v provozním prostředí nemocnice. Neuronová síť není zamýšlena jako náhrada lékaře, ale jako nástroj, který mu může asistovat v diagnostickém procesu. 1
|
|
|
Heuristic Learning for Domain-independent Planning
Trunda, Otakar ; Barták, Roman (vedoucí práce) ; Onaindia, Eva (oponent) ; Komenda, Antonín (oponent)
Automatizované plánování se zabývá hledáním posloupnosti akcí, které vedou k dosažení cílového stavu ze zadaného počátečního stavu, např. řešení Rubikovy kostky, doručování balíků atd. Moderní plánovací techniky jsou založené na informovaném dopředném prohledávání řízeném heuristikou, kde heuristika poskytuje odhad vzdálenosti daného stavu od cílového stavu. V této práci představujeme techniky pro automatické vytvoření efektivní heuristiky pro jakoukoli zadanou plánovací doménu. Navržené řešení je založené na trénování hluboké neuronové sítě s využitím dříve vyřešených plánovacích problémů ze stejné domény. Navrhli jsme nový způsob extrakce příznaků pro stavy plánovacích problémů, která není závislá na využití existujících heuristik. Natrénovanou síť je možné využít jako heuristiku při řešení jakéhokoli problému z dané domény bez ohledu na velikost problému. Experimenty ukazují, že navržená technika je kompetitivní s populární doménově nezávislou heuristikou. Představujeme také teoretický rámec pro formální analýzu vlastností naučených heuristik. Formulujeme a dokazujeme věty, které stanovují meze na výkonnost naučených heuristik v nejhorším případě.
|
|
|
Zavedení kast do evoluce umělých bytostí.
Trunda, Otakar ; Hric, Jan (vedoucí práce) ; Holan, Tomáš (oponent)
V této práci se zabýváme problematikou evoluce umělých bytostí rozdělených do kast. Představujeme návrh prostředí umožňujícího uživateli definovat různé kasty včetně jejich vzájemných vztahů a simulovat život příslušníků těchto kast ve virtuálním světě. Popisujeme vlastnosti námi navrženého prostředí a jeho aplikovatelnost demonstrujeme na několika typických scénářích s využitím kast. V takto navrženém prostředí zkoumáme modelové situace, kde bytosti ve virtuálním světě zastávají různé role. Pozorujeme výsledky simulací a zkoumáme, jaký vliv na výsledek mají počáteční podmínky, hodnoty parametrů agentů (např. maximální věk) a hodnoty parametrů prostředí (např. pravděpodobnost mutace).
|
|
|
Využití celulárních automatů pro šifrování dat
Dvořák, Martin ; Trunda, Otakar (vedoucí práce) ; Mráz, František (oponent)
Celulární automaty jsou diskrétní systémy s velmi jednoduchými pravidly, ale velmi rozmanitým chováním. Některé celulární automaty dokáží generovat kvalitní pseudonáhodné sekvence bitů. To nás vede k otázce, zda by celulární automaty mohly být využity v kryptografii, například jako náhražka proudových šifer. Budeme tvořit a porovnávat různé metody pro generování dlouhých one-time-padů z krátkých šifrovacích klíčů, kde naše metody budou využívat celulární automaty. Kromě přímého vymýšlení algoritmů naprogramujeme také evoluční algoritmus, který sám bude vymýšlet co nejlepší zapojení našich stavebních bloků. Výstupem bude desktopová aplikace na šifrování souborů pro Windows. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Monte Carlo Techniques in Planning
Trunda, Otakar ; Barták, Roman (vedoucí práce) ; Toropila, Daniel (oponent)
Algoritmus Monte Carlo Tree Search (MCTS) v nedávné době prokázal, že dokáže úspěšně řešit těžké problémy v oblasti optimalizace i v oblasti hraní her. Pomocí tohoto algoritmu byly vyřešeny i některé problémy, které dlouho vzdorovaly konvenčním technikám. V této práci zkoumáme možnosti aplikace MCTS v oblasti plánování a rozvrhování. Problém zkoumáme z teoretického pohledu a snažíme se identifikovat případné potíže při použití MCTS v této oblasti. Navrhujeme řešení těchto problémů pomocí úpravy algoritmu a pomocí předzpracování plánovací domény. Představujeme techniky které jsme pro tyto účely vyvinuli a integrujeme je do funkčního celku. Výsledný algoritmus specializujeme na konkrétní typ plánovacích problémů - plánování přepravy. Vzniklý plánovač experimentálně porovnáváme se současnými plánovacími systémy.
|
|
|
Hledání minimálních splňujících ohodnocení Booleovských formulí
Švancara, Jiří ; Balyo, Tomáš (vedoucí práce) ; Trunda, Otakar (oponent)
V této práci zkoumáme algoritmy a techniky pro řešení Booleovské splnitelnosti. Dále se zabýváme možnostmi jejich použití při řešení weighted short SAT, což je zobecnění problému splnitelnosti. Toto zobecnění požaduje nalézt splňující ohodnocení za použití minimálního součtu vah proměnných. K řešení tohoto problému zavádíme tři pravdivostní ohodnocení proměnných - True, False a Unassign. Ukážeme, že ne všechny algoritmy a techniky používané v moderních SAT solverech můžeme aplikovat v našem programu. Ty, které můžeme, převedeme tak, aby používali námi nadefinované pravdivostní ohodnocení. Různou kombinací takto převedených technik dostaneme několik verzí solveru, které mezi sebou na závěr porovnáme. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Využití celulárních automatů pro kompresi dat
Polák, Marek ; Trunda, Otakar (vedoucí práce) ; Mráz, František (oponent)
V této práci se zabýváme možnostmi využití celulárních automatů pro bezeztrátovou kompresi dat. Popisujeme klasifikaci celulárních automatů a jejich dosavadní využití. Zkoumáme vlastnosti jednotlivých typů elementárních celulárních automatů (tzv. Wolframova pravidla), popisujeme jejich třídy ekvivalence, možnosti jak dopředné, tak i zpětné simulace, zkoumáme pravidla se zajímavým chováním. Stavy získané těmito pravidly hodnotíme z hlediska jejich uspořádanosti (např. poměr živých buněk či aproximace entropie). Implementujeme některé standardní kompresní algoritmy a porovnáváme je z hlediska využitelnosti pro nejlépe ohodnocené stavy. Aplikací získaných poznatků navrhujeme nový kompresní algoritmus, testujeme jej na textových a obrazových datech a výsledky srovnáváme s tradičními kompresními algoritmy. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Monte Carlo Techniques in Planning
Trunda, Otakar ; Barták, Roman (vedoucí práce)
Algoritmus Monte Carlo Tree Search (MCTS) v nedávné době prokázal, že dokáže úspěšně řešit těžké problémy v oblasti optimalizace i v oblasti hraní her. Pomocí tohoto algoritmu byly vyřešeny i některé problémy, které dlouho vzdorovaly konvenčním technikám. V této práci zkoumáme možnosti aplikace MCTS v oblasti plánování a rozvrhování. Problém zkoumáme z teoretického pohledu a snažíme se identifikovat případné potíže při použití MCTS v této oblasti. Navrhujeme řešení těchto problémů pomocí úpravy algoritmu a pomocí předzpracování plánovací domény. Představujeme techniky, které jsme pro tyto účely vyvinuli a integrujeme je do funkčního celku. Výsledný algoritmus specializujeme na konkrétní typ plánovacích problémů - plánování přepravy. Vzniklý plánovač experimentálně porovnáváme se současnými plánovacími systémy.
|
|
|
Framework pro vývoj optimalizačních algoritmů
Hurt, Tomáš ; Trunda, Otakar (vedoucí práce) ; Hric, Jan (oponent)
Cílem práce je navrhnout a implementovat efektivní nástroj pro vývoj a testování algoritmů v oblasti kombinatorické optimalizace. Bude vysvětlena problematika plánování a následně budou popsány kroky postupného návrhu a implementace vznikajícího programu. Framework bude podporovat dva hlavní vstupní forma- lismy pro popis optimalizačních problémů (PDDL, SAS+ ). Zajištěna bude pod- pora zpracování vstupů, navrhnuty budou vhodné datové struktury a efektivní implementace prohledávacích algoritmů. Důraz bude kladen na dobrý objektový návrh programu z hlediska budoucího vývoje a snadné rozšiřitelnosti. K docílení toho budou využity ověřené principy z oblasti softwarového inženýrství. 1
|
|
| |
host ::
RSS.