|
|
Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů
Bondarenko, Maxim ; Blaha, Milan (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Daná diplomová práce se zabývá problematikou detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů. Cílem práce je provedení literární rešerše problematiky kvality dat ve zdravotnickém výzkumu a realizace vlastního algoritmu detekce anomálních záznamů založeného na metodách strojového učení v reálných klinických datech z běžících nebo uzavřených klinických studií či registrů. V praktické části je popsán realizovaný algoritmus detekce, který se skládá z několika častí: import datového souboru z informačního systému, předzpracování a transformace importovaných datových záznamů s proměnnými různých datových typů na numerické vektory, využití známých statistických metod pro detekce outlierů a hodnoceni kvality a přesnosti algoritmu. Výsledkem zpracování algoritmu je vektor parametrů obsahujících anomálií, který má usnadnit práci správci dat. Tento algoritmus je navřen pro rozšíření palety funkcí informačního systému (CLADE-IS) o automatické monitorování kvality dat detekcí anomálních záznamů.
|
|
|
Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů
Bondarenko, Maxim ; Blaha, Milan (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Daná diplomová práce se zabývá problematikou detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů. Cílem práce je provedení literární rešerše problematiky kvality dat ve zdravotnickém výzkumu a realizace vlastního algoritmu detekce anomálních záznamů založeného na metodách strojového učení v reálných klinických datech z běžících nebo uzavřených klinických studií či registrů. V praktické části je popsán realizovaný algoritmus detekce, který se skládá z několika častí: import datového souboru z informačního systému, předzpracování a transformace importovaných datových záznamů s proměnnými různých datových typů na numerické vektory, využití známých statistických metod pro detekce outlierů a hodnoceni kvality a přesnosti algoritmu. Výsledkem zpracování algoritmu je vektor parametrů obsahujících anomálií, který má usnadnit práci správci dat. Tento algoritmus je navřen pro rozšíření palety funkcí informačního systému (CLADE-IS) o automatické monitorování kvality dat detekcí anomálních záznamů.
|
|
|
Automatická detekce témat, segmentace a vizualizace on-line kurzů
Řídký, Josef ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit webovou aplikaci, která dokáže automaticky detekovat a segmentovat témata z videozáznamů on-line kurzů. Při následném přehrávání zpracovaných záznamů má uživateli vizualizovat záznamy z ostatních, tématicky shodných, on-line kurzů. Tento dokument obsahuje popis daného problému, představení použitých nástrojů, popis realizace, princip fungování a popis uživatelského prostředí výsledného systému.
|
|
|
Vyhledávání fotografií podle obsahu
Bařinka, Radek ; Přibyl, Bronislav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou vyhledávání fotografií podle obsahu a existujících aplikací zabývajících se touto oblastí. Cílem je lokálně pracující aplikace pro vyhledávání fotografií podle obsahu zadaného vzorem. Součástí řešení je jednoduché grafické rozhraní, podpora ukládání a načítání dat z přenosné, lokální databáze. Aplikace vyhledává ve zvolené sadě fotografie, které jsou obsahem podobné zadanému vzoru. Výsledky pak visuálně předloží uživateli. Extrakce příznaků a detekce fotografie podle obsahu je řešena pomocí algoritmu SURF, visuálního slovníku vytvořeného metodou k-means a popisu obsahu fotografií jako bag of words. Dále je vyhledávání fotografií podle kosinové podobnosti vektorů doplněno o samostatný výpočet homografie a selekci hledaných regionů ve vzorové fotografii. V závěru technické zprávy jsou zmíněny výsledky testů.
|
|
|
Webová aplikace doporučovacího systému
Hlaváček, Pavel ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou doporučovacích systémů a jejich využití ve webových aplikacích. Jsou zde shrnuty základní techniky data miningu a jednotlivé přístupy pro doporučování. Hlavní částí práce je návrh a implementace webové aplikace pro doporučování jídla z restaurací. Je zde navržen a implementován algoritmus pro doporučování jídel, který se snaží řešit problém s často měnicími položkami. Tento algoritmus vychází z hybridní techniky filtrování založené na obsahu a znalostech, která pro vlastní výpočet využívá kosinové podobnosti vektorů.
|
|
|
Webová aplikace doporučovacího systému
Koníček, Igor ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce řeší tvorbu doporučovacího systému, který je využit v~reálné aplikaci serveru cbdb.cz. S~využitím přístupů kolaborativního filtrování a filtrování založeného na obsahu se podařilo vyvinout funkční doporučovací systém. Díky zpětné vazbě uživatelů bylo zjištěno, že většina doporučených knih je pro ně relevantní. Hlavním přínosem této práce je rozšíření stávající funkčnosti serveru cbdb.cz o~doporučovacím systémem, který využívá jeho rozsáhlé databáze hodnocení, uživatelů a knih.
|
host ::
RSS.