|
|
Získávání znalostí pro modelování následných akcí
Veselovský, Martin ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Získavanie znalostí z databáz je komplexný problém zahrňujúci integráciu, prípravu dát, dolovanie znalostí metódami strojového učenia a vizualizáciu výsledkov. Práca pojednáva o celom procese získavania znalostí, špeciálne o problematike budovania dátových skladov, kde prináša návrh a implementáciu dátového skladu pre spoločnosť ROI Hunter, a.s. V oblasti dolovania z dát sa práca zameriava na klasifikáciu a predikciu reklamných dát dostupných z pripraveného dátového skladu, a to predovšetkým klasifikáciou rozhodovacím stromom. Pri predikcii vývoja nových reklám sa kladie dôraz na zdôvodnenie predikcie ako aj na návrh pre úpravu nastavení reklamy tak, aby predikcia skončila pozitívne, a teda aby s istou pravdepodobnosťou reklama v skutočnosti získala lepšie výsledky.
|
|
|
Jednoduchý doporučovací systém
Gorčák, Damián ; Rychlý, Marek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Odporucacie systemy su velmi dolezite pri vyhladavani roznych poloziek napriec internetom. Existuje mnoho algoritmov pre vytvaranie odporuceni. Cielom tejto prace bolo najst vhodne datove sady a vytvorit aplikaciu, ktora ich dokaze spracovat. Nasledne porovnat datove sady spolu s vybranymi algoritmami odporucacich systemov.
|
|
|
Predikce dojezdových dob
Mudroch, Andrej ; Janáková, Ilona (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá predikciou dojazdových dôb vozidiel na cestných komunikáciách založenej na metódach strojového učenia. Je v nej rozobraná teória týkajúca sa dojazdových dôb a jednotlivé vedecké práce, ktoré sa venujú tejto problematike. V práci je vypracovaná analýza reálnych dát týkajúcich sa dojazdových dôb a sú navrhnuté príznaky, ktoré sú následne použité na tvorbu predikčných modelov. V rámci diplomovej práce bol navrhnutý a implementovaný komplexný predikčný systém, ktorého funkčnosť bola overená v praxi.
|
|
|
Very Low Bit-Rate Speech Coding Based on Neural Networks
Jochman, Stanislav ; Malenovský, Vladimír (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
During this work, we focused on replicating and enhancing results by using the neural network LPCNet. We compared audio quality from the pre-trained model and our models trained on smaller datasets, thus reducing training time and improving audio quality. We determined that using a language-specific dataset can produce greater results in that specific language than a big general model. We measured the quality of speech of the pre-trained model and our models using WARPQ ranking score 5.2.4. We also examined possibilities of improving audio quality by filtering output audio using output post-filters and formant-enhancing filters. Our results show measurable improvement in audio quality using the suggested methods.
|
|
|
Jednoduchý doporučovací systém
Gorčák, Damián ; Rychlý, Marek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Odporucacie systemy su velmi dolezite pri vyhladavani roznych poloziek napriec internetom. Existuje mnoho algoritmov pre vytvaranie odporuceni. Cielom tejto prace bolo najst vhodne datove sady a vytvorit aplikaciu, ktora ich dokaze spracovat. Nasledne porovnat datove sady spolu s vybranymi algoritmami odporucacich systemov.
|
|
|
Optimalizace spouštěcích konfigurací k-Wave úloh
Sasák, Tomáš ; Jaroš, Marta (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá plánovaním, resp. správnym odhadom spúšťacích konfigurácií úloh k-Wave na superpočítačoch infraštruktúry IT4Innovations. Presnejšie pre klastre Salomon a Anselm. Úloha predstavuje množinu simulácií, kde každá simulácia je spúšťaná pod toolboxom k-Wave. Pre spustenie jednotlivých simulácií je nutné správne vytvoriť konfiguráciu, ktorá sa skladá z množstva zdrojov (počet výpočtových uzlov, resp. jadier) a času rezervácie superpočítača, čo je pre neskúseného zložité odhadnúť. Zvolený problém odhadu je riešený na základe empirických dát, ktoré boli získané viacnásobným spúšťaním rôznych množín simulácií na klastroch. Tieto dáta sú uložené a spracované aproximátormi, ktoré konkrétne vykonávajú odhad týchto parametrov na základe metód interpolácie a regresie. V práci je popísaný a bol implementovaný systém predstavujúci plánovač, ktorý predstavuje rozhranie pre odhad. Experimentovaním bolo zistené že pre tento špecifický problém najpresnejšie odhady vykonáva trojica Akima spline, PCHIP interpolácia a kubický spline. Výsledky tejto práce umožňujú vykonávať istý odhad exekučného času a počtu vlákien pre ľubovolné simulácie automaticky a bez znalosti kódu k-Wave.
|
|
|
Analýza kvality ovzduší v kancelářských a obytných prostorech
Tisovčík, Peter ; Korček, Pavol (oponent) ; Kořenek, Jan (vedoucí práce)
Cieľom práce bolo naštudovať problematiku merania kvality vnútorného ovzdušia, so zameraním na koncentráciu oxidu uhličitého. V~rámci teoretickej časti práce bola popísaná problematika získavania znalostí z databáz, boli tiež predstavené základné klasifikačné metódy a prístupy pre redukciu dimenzionality. Ďalej boli naštudované princípy fungovania vyvíjaného systému v rámci projektu IoTCloud a dostupné možnosti pre meranie potrebných veličín. V praktickej časti práce boli vybrané vhodné senzory pre zvolené miestnosti a bolo vykonané dlhodobé meranie. Namerané dáta boli použité pre vytvorenie systému na detekciu otvorenia okna i pre návrh vhodného spôsobu regulácie výmeny vzduchu v miestnosti. Cieľom regulácie bolo zlepšiť kvalitu ovzdušia za pomoci prirodzeného vetrania.
|
|
|
Predikce rozpustnosti proteinů
Marušiak, Martin ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Hon, Jiří (vedoucí práce)
Proteínová rozpustnosť je úzko spojená s použiteľnosťou proteínov pre účely priemyselného využitia a vo výskume. Predikcia rozpustnosti by preto viedla k značnému ušetreniu finančných prostriedkov. V tejto práci je prezentovaný nový prediktor rozpustnosti Solpex založený na strojovom učení, ktorý na nezávislej testovacej sade dosiahol vyššiu presnosť ako porovnateľné existujúce prediktory. Realizácii prediktoru predchádzalo oboznámenie s biologickou podstatou rozpustnosti, preskúmanie existujúcich prístupov k predikcii, tvorba dátových sád, uskutočnenie experimentov a výber vlastností pre prediktor. Najpodstatnejšou z týchto častí je pravdepodobne tvorba dátových sád, ktoré sú kľúčové pre vytvorenie kvalitného prediktoru. V súvislosti s dátovými sadami je v tejto práci podrobne popísané spracovanie hlavného zdroja ich dát - databázy TargetTrack.
|
|
|
Optimalizace strojového učení pro predikci KPI
Haris, Daniel ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je optimalizácia strojového učenia pre predikciu KPI metrík pre jednu organizáciu. Organizácia predpovedá oneskorenie termínov ukončenia poslednej fázy projektov v procese vývoja pomocou strojového učenia. Práca sa zameriava na analýzu predikčných modelov a stanoví si za cieľ vybrať nové kandidátne modely na predikciu. V rámci práce sme implementovali systém, ktorý automaticky vyberie najlepšie rysy pre učenie. Naučené modely sme vyhodnotili pomocou rôznych výkonnostných metrík a vybrali najlepšie kandidátne modely. Kandidátne modely majú vyššiu presnosť predpovede, čo pre organizáciu znamená, že sa zvýšila dôveryschopnosť predpovede oneskorenia. V závere práce sme navrhli ďalšie vylepšenia, ktoré by mohli zvýšiť presnosť predpovede.
|
|
|
Využití umělé inteligence jako podpory pro rozhodování
Nezbedová, Katarína ; Pekárek, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá problematikou Tamariho atraktoru a jeho aplikáciou pre formovanie predikčného modelu. Jadrom práce je vytvorenie programu na simuláciu, vo vývojovom prostredí MATLAB, a jeho využitie pre vytvorenie a porovnanie niekoľkých prípadových štúdií predikčného modelu založeného na odlišných parametroch. Tento model je zobrazený graficky a doplnený o ekonomickú interpretáciu.
|
host ::
RSS.