|
|
Konvoluční neuronová síť pro segmentaci obrazu
Mitrenga, Michal ; Petyovský, Petr (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce je seznámit se s problematikou konvolučních neuronových sítí a realizovat segmentaci obrazu. Toto téma v sobě zahrnuje obor počítačového vidění, který je používán v systémech s umělou inteligencí. Zvláštní pozornost je věnována procesu segmentace obrazu. Dále se práce věnuje základním principům umělých neuronových sítí, struktuře konvolučních neuronových sítí a zejména pak popisu jednotlivých architektur sémantické segmentace. Vybraná architektura SegNet je použiti v praktické aplikaci spolu s před-učenou sítí. Součástí práce je databáze obrazů CamVid, která je použita pro trénování. Pro testování je vytvořena databáze vlastních snímků. Praktická část je zaměřená na trénování CNN a hledání nevhodnějších parametrů pro učení sítě za pomocí SW Matlab.
|
|
|
Klasifikace cévního řečiště na snímcích sítnice
Tebenkova, Iuliia ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Analýza snímků sítnice má důležitý význam, protože člověk získá kolem 90 % informací z okolí přes oči. Automatizace procesů analýzy zobrazení sítnice přispívá ke zlepšení efektivity lékařských retinálních vyšetření. Tato diplomová práce se zabývá automatickými metodami klasifikace snímků cévního řečiště retiny pořízených digitální fundus kamerou. Je prozkoumána a implementována metoda klasifikace cévního řečiště s použitím klasifikátoru na základě neuronových sítí, které se trénují a pak se testují na úsecích cév retinálního řečiště. Ve stručnosti je v této práci popsán anatomický pohled na sítnici, vlastnosti obrazových dat z digitální fundus kamery a metody klasifikace retinálních snímků. Poslední kapitola se zabývá hodnocením úspěšnosti klasifikace cévního řečiště automatickými metodami.
|
|
|
Klasifikace spánkových fázi za použití polysomnografických dat
Králík, Martin ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je klasifikace spánkových fází za použití polysomnografických dat. Součástí práce je rešerše na dané téma a statistická analýza parametrů vypočtených ze skutečných signálů EEG, EOG a EMG, která hodnotí vhodnost jejich použití pro klasifikaci spánkových fází. Praktická část je zaměřena na automatickou klasifikaci spánkových fází za použití umělých neuronových sítí. Všechny výsledky jsou v práci prezentovány a diskutovány.
|
|
|
Implementace dolovacích modulů systému pro dolování z dat na platformě NetBeans
Stríž, Rostislav ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Šebek, Michal (vedoucí práce)
Sběr a ukládání dat hraje významnou roli v mnoha aspektech dnešního podnikání a kvalitní informace se stávají klíčem k úspěchu. Proces získávání znalostí z databází umožňuje z uložených dat získat skryté informace, které lze využít k dalšímu rozvoji. Tato práce se zabývá rozšířením nástroje, který slouží právě k dolování informací. Cílem bylo vytvořit modul pro dolovací program, pracující na platformě NetBeans avyvíjený na FIT ke studijním účelům. Nový modul bude umožňovat dolování z databázového systému Oracle pomocí netradičního použití genetického algoritmu. Obsahem práce je postup tvorby tohoto modulu - od teoretických základů až po podrobnosti implementace, testování a zhodnocení.
|
|
|
Multi-label klasifikace textových dokumentů
Průša, Petr ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá automatickou klasifikací textových dokumentů. Jsou zde vysvětleny základní pojmy a problémy dolování z textu. Práce vysvětluje pojem shlukování a ukazuje několik základních algoritmů shlukování. Je zde ukázáno i několik metod klasifikace a podrobně je rozebrána vybraná metoda matrix regression. Dále byla navrhnuta a implementována aplikace používající ke klasifikaci matrix regression. Provedené experimenty byly zaměřeny na normalizaci a prahování.
|
|
|
Využití SVM v prostředí finančních trhů
Štechr, Vladislav ; Prochocká, Kristína (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím regrese nebo klasifikace pomocí metody podpůrných vektorů SVM z oblasti strojového učení. SVM predikují hodnoty, které jsou používány k rozhodování automatického obchodovacího systému. Regrese a klasifikace jsou hodnoceny z hlediska použitelnosti pro rozhodování. Strategie je následně optimalizována, testována a vyhodnocována na množině historických dat devizového trhu Forex. Výsledky obchodování jsou slibné. Strategie by mohla být využita v kombinaci s jinou strategií, která by potvrzovala rozhodnutí o vstupu a výstupu z obchodů.
|
|
|
Pokročilé skórování spánkových dat
Jagošová, Petra ; Novotná, Petra (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá pokročilým skórováním spánkových dat, které bylo provedeno pomocí hluboké neuronové sítě. Ke skórování jsou využívána data tepové frekvence a informace o pohybu naměřené pomocí chytrých hodinek Apple Watch. Po vhodném předzpracování sloužila tato data jako vstupní parametry do navržených sítí. Cílem LSTM sítě bylo provést klasifikaci dat buď do dvou skupin na spánek a bdění nebo do tří skupin na bdění, Non-REM a REM. Nejlepších výsledků dosáhla síť provádějící klasifikaci spánek vs. bdění s využitím akcelerometru. Statistické vyhodnocení této nejlepší sítě dosáhlo hodnoty senzitivity 71,06 %, specificity 57,05 %, celkové úspěšnosti (accuracy) 70,01 % a F1 skóre 81,42 %.
|
|
| |
|
|
Akcelerace neuronových sítí s využitím GPU
Šimíček, Ondřej ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Petrlík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím grafických čipů pro akceleraci neuronových sítí s učením typu backpropagation. Pro řešení tohoto problému byla zvolena technologie OpenCL umožňující využít grafické čipy různých výrobců. Hlavním cílem práce byla akcelerace časově náročného procesu učení sítí a procesu klasifikace. Zrychlení bylo docíleno trénováním velkého množství neuronových sítí současně. Získané zrychlení bylo využito pro nalezení vhodné topologie a nastavení neuronové sítě pro zadanou úlohu pomocí genetického algoritmu.
|
|
|
Analýza scény založená na 2D obrazech
Hejtmánek, Martin ; Drahanský, Martin (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou povrchu objektů v jednoduché scéně reprezentované dvourozměrným obrazem. Shrnuje běžně používané metody v tomto oboru informačních technologií a popisuje jejich výhody a nevýhody. Na základě získaných znalostí a zkušeností představuje vlastní návrh algoritmu pro analýzu povrchu objektů založený na světelné informaci. Obsahuje podrobný popis algoritmu implementovaného v rámci této práce a diskutuje výsledky provedených experimentů. Na základě zkušeností s implementovaným algoritmem navrhuje možné předpoklady pro jeho další vylepšení.
|
host ::
RSS.