Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Využití strojového učení pro predikci vývoje trhu
Klhůfek, Michal ; Trchalík, Roman (oponent) ; Holkovič, Martin (vedoucí práce)
Práce pojednává o systému pro predikci vývoje trhu na základě dat, která byla získána na zkoumaném trhu v minulosti. Cíl byl kladen na využití metod technické analýzy k vytvoření co nejpřesnějšího odhadu chování trhu v budoucnosti. Data získaná z aktuálního stavu trhu jsou pomocí algoritmů na klasifikaci dat z oblasti strojového učení vzájemně porovnávána s historickými hodnotami trhu. Na základě jednotlivých algoritmů byl implementován software, který se snaží nalézt co nejpodobnější shodu dvou skupin dat. Testování probíhalo na sadě dat, která reprezentovala minulý vývoj trhu a bylo pozorováno, na kolik je celkový systém výkonný.
Vyhledávání informací v textových datech
Tkadlčík, Luboš ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou dolování textových dat a vyhledávání informací. Práce popisuje nejčastější metody reprezentace textových dokumentů a strategie vyhledávání. Cílem práce je navržení a implementace aplikace, která bude provádět vyhledávání informací pomocí vektorového modelu. Aplikace realizuje tři způsoby výpočtu podobnosti: kosinovou míru, Jaccardův koeficient a Diceho koeficient. Výsledky dosažené pomocí těchto vztahů jsou porovnány a vyhodnoceny. Je nastíněno další pokračování projektu.
Využití strojového učení pro predikci vývoje trhu
Klhůfek, Michal ; Trchalík, Roman (oponent) ; Holkovič, Martin (vedoucí práce)
Práce pojednává o systému pro predikci vývoje trhu na základě dat, která byla získána na zkoumaném trhu v minulosti. Cíl byl kladen na využití metod technické analýzy k vytvoření co nejpřesnějšího odhadu chování trhu v budoucnosti. Data získaná z aktuálního stavu trhu jsou pomocí algoritmů na klasifikaci dat z oblasti strojového učení vzájemně porovnávána s historickými hodnotami trhu. Na základě jednotlivých algoritmů byl implementován software, který se snaží nalézt co nejpodobnější shodu dvou skupin dat. Testování probíhalo na sadě dat, která reprezentovala minulý vývoj trhu a bylo pozorováno, na kolik je celkový systém výkonný.
Vyhledávání informací v textových datech
Tkadlčík, Luboš ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou dolování textových dat a vyhledávání informací. Práce popisuje nejčastější metody reprezentace textových dokumentů a strategie vyhledávání. Cílem práce je navržení a implementace aplikace, která bude provádět vyhledávání informací pomocí vektorového modelu. Aplikace realizuje tři způsoby výpočtu podobnosti: kosinovou míru, Jaccardův koeficient a Diceho koeficient. Výsledky dosažené pomocí těchto vztahů jsou porovnány a vyhodnoceny. Je nastíněno další pokračování projektu.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.