Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 49 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
4D Rubikova kostka: reprezentace a řešení metodami umělé inteligence
Pech, Vilém ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce) ; Majerech, Vladan (oponent)
Hlavním cílem této práce je zobecnit řešič Rubikovy kostky Michaela Herdyho pomocí evolučních strategií pro čtyřrozměrnou Rubikovu kostku. Dále práce studuje jeho vlast- nosti, snaží se ho vylepšit a porovnává výsledky s poznatky El-Souraniho a Borschbacha. Vysvětluje také zvolený způsob zobrazení čtyřrozměrného objektu do 3D a lehce nazna- čuje intuici pro snazší pochopení a představu. Součástí práce je také grafické prostředí, ve kterém lze vše názorně demonstrovat. 1
Detecting Misleading Features in Data Visualization
Roubalová, Hana ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce) ; Červíčková, Věra (oponent)
Tato práce se zabývá detekcí zavádějících prvků ve vizualizacích dat. Teoretická část práce seznamuje s různými typy běžně se vyskytujících zavádějích prvků a ukazuje je na konkrétních příkladech. Implementační část práce pak s pomocí analýzy různých algoritmů představuje aplikaci určenou k rozpoznání nevhodných grafů pro jedince s bar- voslepostí. Práce ukazuje, jak může software zjednodušit detekci zavádějících prvků pro běžného uživatele. Zároveň zvyšuje povědomí o tomto problému a představuje možnosti prevence proti negativním důsledkům zavádějících vizualizací. 1
Social Networks: Analysis of Evolution and Sentiment
Fanči, Samuel ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Vomlelová, Marta (oponent)
V dnešnej dobe sú sociálne siete neoddeliteľnou súčasťou nášho života. Ich analýza nám pomáha lepšie porozumieť rôznym spoločenským javom, identifikovať vplyvných jednotlivcov v spoločnosti a modelovať budúci vývoj komunít. Sociálne siete v reálnom svete majú často "power-law" distribúciu stupňov vrcholov. Náš výskum sme zamerali na skúmanie komunít dvoch známych spoločností: GameStop a Enron. Pomocou údajov získaných z Redditu a Twitteru sme natrénovali modely strojového učenia, ako sú Sup- port Vector Machines alebo neurónové siete, na analýzu sentimentu komunity GameStop. Výsledky potvrdzujú očakávaný pozitívny sentiment po náraste ceny akcií GameStop v roku 2021. Príslušné sociálne siete sme vytvorili na základe dostupných datasetov a identifikovali sme významných jednotlivcov podľa vybraných mier centrality. Pre miery PageRank a HITS Authority score sa vysoko umiestnili verejné osobnosti ako Ryan Cohen pre Ga- meStop a Jeff Skilling v prípade Enronu. Na druhej strane, pre "Betweenness" centralitu a HITS Hub score sa do popredia dostali menší influenceri z komunity GameStop a vyššie postavení manažéri z Enronu. Štatistická analýza pomocou testu "goodness-of-fit" pre "power-law" distribúciu bola vykonaná pre obe siete. Výsledky naznačujú vierohodnú zhodu iba pre distribúciu vstupných stupňov vrcholov...
Použití šablon nezávislých na rotaci pro rozpoznání vajíček na snímku
Bláha, Vojtěch ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce) ; Harmanec, Adam (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním vajíček na obrázku. Cílem bylo vy- tvořit skupinu programů, které nejdříve nasnímají obrazová data, poté v nich najdou vajíčka a nakonec zpřístupní výsledky v nějakém uživatelském prostředí. Postupně jsme otestovali různé klasifikační metody (porovnání se vzory, logistickou regresi a neuronové sítě). Také jsme vyzkoušeli různé reprezentace obrázku jako je maticová reprezentace a prstencová projekce. Podívali jsme se i na různá předzpracování obrazu před samotným hledaním, využili jsme šedotón, barevná spektra a hrany detekované horní propustí nebo Kirscheho detektorem. Po otestování všech metod jsme vybrali tu nejlepší a vytvořili jsem samotný klasifikační program. Nejúspěšnější metoda byla logistická regrese s prstencovou reprezentací. 1
Active learning in E-Commerce Merchant Classification using Website Information
Borchers, Mitchell ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Data and the collection and analysis of data plays an important role in everyday life even though it often goes unseen. In our case, our partner is using data to classify websites into different categories. We used active learning and other machine learning methods to help classify websites into these categories and to explore the data collection and classification process. We scraped text data from websites, translated the data to English, and then worked with machine learning tools to understand the data and classify it. We found that the xPAL active learning strategy and linear support vector classifiers seemed to perform best with our data. 1
Graph neural networks and their application to social network analysis
Behún, Marek ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Vomlelová, Marta (oponent)
Současný výzkum v oblasti grafových neuronových sítí umožňuje vyu- žití technik hlubokého učení i pro data s grafovou strukturou. Tato práce se věnuje aplikaci grafových neuronových sítí na problémy analýzy sociálních sítí. Vytipovali jsme a navzájem porovnali modely hlubokého učení vhodné pro predikci ohodnocení v recenzích hotelů, tříd hotelů a jejich skóre na základě dat stahovaných z webových stránek portálu Tripadvisor. Výsledné modely považujeme za dostatečně přesné, a tedy i vhodné např. pro doporu- čovací systémy. Podstatnou část práce však představuje i popis teoretických základů grafových neuronových sítí a vizualizačních technik pro analýzu vy- soce rozměrných dat. Implementovaný software je k dispozici pro další vývoj a experimenty v dané oblasti.
Sequential analysis of transaction data
Lamprecht, Matyáš ; Blažek, Jan (vedoucí práce) ; Vomlelová, Marta (oponent)
Bankovní transakce jsou jedním ze zdrojů dat, které banky mohou použít pro svá marketingová rozhodnutí a kampaně. V této diplomové práci se zabýváme využitím bankovních transakcí pro predikci klientů, kteří si vezmou následující měsíc půjčku. Banka může tuto informaci využít při svém přímém marketingu. Testujeme 2 přístupy - logistickou regresi a rekurentní neuronovou síť, kde oba přístupy použí- vají pro predikci informace z transakcí. Tyto přístupy porovnáváme mezi sebou a také s nyní používaným přístupem v bance. Průměrné AUC současného modelu používaného v bance je 0.854, které jsme naším nejlepším modelem zlepšili na 0.861, což je sig- nifikantní zlepšení. I v dalších napočítávaných metrikách náš nejlepší model dosahuje lepších výsledků než současný model v bance. 1
Probabilistic Models for Recommender Systems
Ahmadli, Aydin ; Vomlelová, Marta (vedoucí práce) ; Peška, Ladislav (oponent)
Recommender systems are software tools and techniques providing recommendations to users based on their needs. Today, popular e-commerce sites widely use recommender systems to recommend product items, articles, books, music, etc. In this thesis, we discuss various probabilistic models for recommender systems, and put the most focus on implementation of hybrid and interpretable probabilistic content-based collaborative filtering model, called Collaborative Topic model for Poisson distributed ratings (CTMP) augmented with Bernoulli randomness for Online Maximum a Posteriori Estimation (BOPE). Resulting model outperforms the previously existing models significantly with its main competency being in commercial product recommendations. It is a fast, scalable, and efficient in ill-posed cases, including short text and sparse data. The model is trained and tested on well-known MovieLens 20M and NETFLIX datasets, and empirical evaluations such as recall, precision, sparsity and topic interpretations are promising.
Named Entity Recognition and Its Application to Phishing Detection
Pop, Tomáš ; Skopal, Tomáš (vedoucí práce) ; Vomlelová, Marta (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním pojmenovaných entit a jeho aplikací pro detekci phishingu v emailové korespondenci. Rozpoznávání pojmenovaných entit je klasifikační úloha, jejíž cílem je extrahovat informace z textu klasifikovaného do pře- dem definované množiny kategorií (pojmenované entity) jako například názvy organizací, míst či osob. Dále práce popisuje různé přístupy k rozpoznávání pojmenovaných entit, od jednoduchého využití neuronových sítí k momentálně nejmodernějším architekturám. Nejrozšířenější knihovny a jejich modely týkající se rozpoznávání pojmenovaných entit jsou navzájem porovnávány z pohledu výpočetního výkonu a přesnosti predikcí na ve- řejně dostupném Enron email datasetu. Rozdíly v nalezených pojmenovaných entitách mezi pozitivními (včetně phishingových) a negativními emaily jsou určeny na proprie- tárním datasetu. Na závěr je tento dataset použit pro experiment, kde proces klasifikace phishingových e-mailů je obohacen o pojmenované entity k cílem dojít k závěru, zda jsou pojmenované entity užitečné pro klasifikátor ke zlepšení prediktivního výkonu. Na základě výsledků experimentů byla pozorována znatelná odlišnost v pozitivních a nega- tivních emailech. Nicméně v experimentu týkající se klasifikace phishingových emailů nad tímto datasetem se došlo k závěru, že...
Raman Microspectroscopy Data Processing
Peška, Filip ; Pilát, Martin (vedoucí práce) ; Vomlelová, Marta (oponent)
Ramanova mikrospektroskopie je kombinací laserové skenovací konfokální mikroskopie a Ramanvy spektroskopie, což je chemicky analytická metoda umožňující získat informaci o chemickém složení vzorku na základě jeho vibračních spekter, neboli takzvaného molekulárního otisku, a to s mikro- skopickým rozlišením. Hlavním problémem zpracování naměřených dat je jeho časová náročnost. Cílem této práce je tedy vyvinout aplikaci, která umožní automatizované dávkové zpracování ramanovských spektrálních map v uživatelsky přívětivém rozhraní. V první části práce je detailně popsána teorie implementovaných metodických postupů, a to odstranění artefaktů způsobených kosmickým zářením dopadajícím na detektor, odečítání pozadí v důsledku zbytkové fluorescence vzorku s ohledem na komplexní průběh Ramanova spektra co do polohy a šířky pásů, a dekompoziční metody pro analýzu jednotlivých spektrálních komponent. Z výše zmíněných byla dále speciální pozornost věnovaná vývoji nového algoritmu k odstranění artefaktů kosmického záření. V poslední řadě je také zmíněno, jak se aplikace používá a jak je možné ji rozšířit o další metody. 1

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 49 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Viz též: podobná jména autorů
1 Vomlelová, M.
1 Vomlelová, Monika
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.