|
|
Data mining v ekonomickém výzkumu
PEROUTKA, David
Tato bakalářská práce se zaměřuje na třídění velkého množství dat prostřednictvím několika metod. Data mining je proces spočívající ve shromažďování znalostí z databází a datových skladů. Původ dat může být různorodý, mohou to být data od poskytovatelů služeb nebo data od určité společnosti nebo státní data zaměřená na ekonomický výzkum. Data použitá v této bakalářské práci pochází z internetových stránek Eurostatu. Teoretická část je věnována samotným datům, jejich formátu a jednotlivým metodám a v neposlední řadě i softwaru RapidMiner, ve kterém jsou data zpracována. Praktická část je zaměřena na zpracování metod v tomto softwaru. V závěru jsou vyhodnoceny výsledky. Každá metoda vrací různý charakter výsledků, ty mohou být použity managementem pro budoucí ekonomické rozhodování.
|
|
|
Automatické získávání obrazových snímků z videa v prostředí platformy JAVA
Kulhavý, Miloslav ; Říha, Kamil (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickým rozpoznáváním přechodu scén videa na platformě JAVA. Byl vytvořen experiment, který rozpoznává přechody scén ve vzorcích videa a vyhodnocuje přesnost rozpoznávání. Pro realizaci experimentu bylo vytvořeno 512 vzorků videa (256 s přechodem scén a 256 bez přechodu), každý o sedmi snímcích. Tyto vzorky byly analyzovány a pomocí rozhodovacího stromu klasifikovány do jedné ze dvou tříd, podle toho, obsahují-li přechod scén či nikoliv. Pro to byl využit nástroj RapidMiner a jeho rozšíření VIMI a IMMI. Cílem této práce je natrénovat automatické rozpoznávání přechodu scén a najít optimální nastavení rozhodovacího stromu pro co nejvyšší přesnost klasifikace. Nejvyšší dosažená přesnost byla 75,2 %.
|
|
|
Rozpoznávání emocí z textu pomocí umělé inteligence
Vylíčil, Radek ; Karásek, Jan (oponent) ; Mašek, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním emocí z textů pomocí strojového učení. V textu jsou popsány metody pro trénování a testování rozpoznávacích modelů. Hlavní přínos této práce spočívá ve vytvořeném algoritmu rozhodovacího stromu v jazyce Java. Vytvořený algoritmus byl integrován jako rozšíření do programu RapidMiner. V tomto programu vzniklo několik vzorových příkladů. Funkčnost byla ověřena na vytvořené databázi dat.
|
|
|
Detekce krajiny v obrazech
Dufka, Zbyněk ; Křupka, Aleš (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Cílem této práce je shrnutí teorie, ze které vychází metody pro detekci objektů v rozsáhlé databázi obrazů a dále zpracování vlastního algoritmu pro detekci krajiny. Teoretická část popisuje zpracované metody Viola-Jones a HOG, které se dají uplatnit na lidské tváře a anomálie na rentgenových snímcích. Následná analýza identifikace objektů v obraze popisuje metody, které je možné využít při návrhu algoritmu pro vyhodnocení obrazu z hlediska přírodních prvků. Součástí praktické práce je kromě otestování již hotových algoritmů také rozbor metody stavěné přímo na míru detekci krajiny. Zpracovaný algoritmus je implementován do prostředí RapidMiner.
|
|
|
Klasifikační framework
Koroncziová, Dominika ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace klasifikačního software postaveného na knihovně RapidMiner. Výsledná aplikace bude sdružovat nejpoužívanější algoritmy a procesy implementované v RapidMineru do jednoduchého použitelného programu. Součástí nároků na aplikaci je jednoduché rozhraní pro ovládání z příkazové řádky, stejně jako grafické rozhraní zjednodušující nastavení více parametrů. Aplikace má také umožňovat tvorbu samostatných jednoúčelových programů, sloužících na opakovanou klasifikaci s použitím předem natrénovaného modelu. Nad rámec původního zadání je implementována i práce s textovými daty z Wikipedie, jejich stáhnutí a předzpracování a následné použití jako trénovacích dat. Text práce se zabývá postupně jednotlivými algoritmy a popisem kvalifikačních algoritmů, jejich vlastnostmi a použitím, a popisuje návrh a implementaci systému. V rámci práce byla vykonána i sada několika testů pro ověření výkonu a funkcionality aplikace. Jejich výsledky jsou shrnuty v závěru práce.
|
|
|
Volně dostupné systémy pro zpracování obrazu
Slinták, Vlastimil ; Zukal, Martin (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Tato práce popisuje volně dostupné knihovny, které se zabývají zpracováním obrazu. Jmenovitě se jedná o ITK, VTK a OpenCV. Je popsán postup instalace ze zdrojových kódů, popis architektury a základní použití knihoven. Úvodní část dokumentu se stručně zabývá některými algoritmy pro zpracování obrazu, se kterými se může uživatel setkat v popisovaných knihovnách. V druhé části je pak popsán data-minig nástroj RapidMiner a jeho možné spojení s knihovnou ITK.
|
|
|
Webový portál pro správu a klasifikaci informací z distribuovaných zdrojů
Vrána, Pavel ; Chmelař, Petr (oponent) ; Drozd, Michal (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá technikami dolování dat a jejich klasifikací do kategorií dle kriterií. Cílem práce je implementace webového portálu pro správu a klasifikaci dat z distribuovaných zdrojů. K dosažení cíle bude třeba otestovat rozdílné metody a najít nejvhodnější z nich pro klasifikaci internetových článků. Ze získaných výsledků bude navržena maximálně automatizovaná aplikace pro stahování a klasifikaci dat z různých internetových zdrojů, která by v konečném důsledku měla nahradit uživatele, jež by tuto práci prováděl manuálně.
|
|
|
Inteligentní emailová schránka
Pohlídal, Antonín ; Drozd, Michal (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím klasifikace textu při třídění příchozí pošty. Nejdříve je popsána problematika získávání znalostí z databází a je detailně rozebrána klasifikace textu s popisem vybraných metod. Dále je uveden princip emailové komunikace a jsou popsány protokoly SMTP, POP3 a IMAP. Následuje návrh implementace systému, který klasifikuje příchozí poštu a rozbor použitých technologií, tedy Apache James Server, PostgreSQL a RapidMiner. Na závěr je uvedena implementace všech jednotlivých částí výsledného systému a jsou provedeny experimenty s testovací sadou emailů Enron Dataset.
|
|
|
Využití metod dolování dat pro analýzu sociálních sítí
Novosad, Andrej ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou dolování dat v prostředí sociálních sítí. Podává přehled o dolování z dat a možných metodách dolování. Práce také zkoumá sociální média a sítě, co mohou poskytnout a jaké problémy se sebou přinášejí. Jsou prozkoumané API třech sociálních sítí a jejich možnosti z hlediska získání dat vhodných pro dolování. Zkoumají se techniky dolování znalostí z textových dat. Je popsán způsob implementace webové aplikace, která doluje data ze sociální sítě Twitter pomoci algoritmu SVM. Implementovaná aplikace klasifikuje zprávy na základě jejich textu do tříd reprezentujících kontinenty původu. Je provedeno několik experimentů v softwaru RapidMiner a v implementované webové aplikaci a jejich výsledky jsou prozkoumány.
|
|
|
Metody stemmingu používané při dolování textu
Adámek, Tomáš ; Chmelař, Petr (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tématem této diplomové práce je problematika jednotlivých metod pro dolování z anglických textových dokumentů. Hlavní část této práce se zabývá analýzou metod pro předzpracování textu, konkrétně stemmingem. Jsou zde rozebrány jednotlivé algoritmy stemmingu (Lovinsův, Porterův a Paice/Husk), které z jednotlivých slov textového dokumentu získávají jejich základní tvar (kořen), za použití speciálních lexikografických pravidel anglického jazyka. Tyto kořeny slov jsou následně uloženy do strukturované podoby pro další zpracování. Další část práce se zabývá návrhem aplikace, která tyto algoritmy využívá pro svoji činnost. Aplikace je postavena na platformě Java s využitím grafické knihovny Swing a architektury MVC. Další kapitola popisuje implementaci navržené aplikace a stemovacích algoritmů v jazyce Java. Poslední kapitola je zaměřena na experimenty s jednotlivými algoritmy a jejich srovnání z hlediska vlivu na výsledky klasifikace textu.
|
host ::
RSS.