|
|
Dolování dat z databází
Slezák, Milan ; Hynčica, Ondřej (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřená na představení možností data miningu. Data mining se zabývá odhalováním skrytých vazeb mezi data. Zájem o tuto oblast se datuje do 60. letech 20 století. Analýza dat našla uplatnění nejdříve v marketingu. Ovšem později se rozšířila do více oblastí a její možnosti stále ještě nejsou plně využity. Při analýze procesu je užitečné dodržovat jednu z metodologií, které byly za tímto účelem vypracovány. Metodologie představují struční systematický návod, jakým způsobem je vhodné postupovat. V rámci data miningu se uplatňuje široké množství algoritmů zaměřených na práci s daty. Je samozřejmé, že se zvyšujícím se zájmem o tuto problematiku stoupal i počet vhodných programů, které je možné pro analýzu využít. Přehled programů, zpracované ukázkové příklady a zhodnocení je také součástí této práce.
|
|
|
Citrusy v malířském zátiší
DRÁBKOVÁ, Veronika
Citrusy v malířském zátiší Bakalářská práce, jež se zabývá zobrazením citrusů v malířském zátiší, se skládá z teoretické a praktické části. Teoretická část obsahuje pojednání o fenoménu zátiší, analyzuje symbolický význam citrusů v různých časových dobách a věnuje se interpretacím malířských ovocných zátiší vybraných autorů například Girolama dai Libri, Caravaggia, Willema Kalfa, Pietera Claesze, Gustava Courbeta, Paula Cézanna, Paula Gauguina, Vincenta van Gogha a mnoha dalších. Je přiblížena i tvorba současných domácích autorů, kterými jsou např. Jan Mikulka nebo Hynek Martinec. V rámci praktické části je vytvořen soubor přípravných, kresebných a akvarelových skic a dva finální velkoformátové obrazy.
|
|
|
Vliv chromatické složky antipredačních výstražných signálů na jejich efektivitu
Truhlářová, Marie ; Exnerová, Alice (vedoucí práce) ; Pipek, Pavel (oponent)
Výstražným zbarvením prezentují živočichové potenciálním predátorům svoji nebezpečnost či nevyužitelnost jako kořist. Jednotlivé výstražné barvy se liší ve své síle a v efektu na kognitivní procesy predátorů. Konkrétními kognitivními procesy, která výstražné barvy ovlivňují jsou proces učení, vrozená averze, paměť a generalizace. Mezi typické výstražné barvy ovlivňující reakce predátora řadíme červenou, oranžovou a žlutou barvu. Nejefektivnějším signálem se obecně jeví červená barva, která má významný vliv na proces učení, paměť i generalizaci. Oranžová se také jeví být silným signálem, nicméně není tolik studovanou barvou. Žlutá výstražná barva je efektivním aposematickým signálem, ale ve srovnání s jinými výraznějšími barvami (červenou a oranžovou), jde o méně silný stimul. Bílá, modrá, fialová a ultrafialová barva jsou málo studované barvy a jejich role v aposematismu zatím není potvrzena. Iridescentní zbarvení se jeví jako efektivní aposematiský signál, který může mít vliv na proces učení, paměť a generalizaci. Ve své práci uvádím souhrn dosavadních informací týkajících se vlivu jednotlivých výstražných barev na kognitivní procesy predátora. Klíčová slova: aposematismus, výstražné zbarvení, kognitivní procesy, červená, oranžová, žlutá, iridescence, averzivní učení, vrozená averze, paměť, generalizace
|
|
|
Dolování dat z databází
Slezák, Milan ; Hynčica, Ondřej (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřená na představení možností data miningu. Data mining se zabývá odhalováním skrytých vazeb mezi data. Zájem o tuto oblast se datuje do 60. letech 20 století. Analýza dat našla uplatnění nejdříve v marketingu. Ovšem později se rozšířila do více oblastí a její možnosti stále ještě nejsou plně využity. Při analýze procesu je užitečné dodržovat jednu z metodologií, které byly za tímto účelem vypracovány. Metodologie představují struční systematický návod, jakým způsobem je vhodné postupovat. V rámci data miningu se uplatňuje široké množství algoritmů zaměřených na práci s daty. Je samozřejmé, že se zvyšujícím se zájmem o tuto problematiku stoupal i počet vhodných programů, které je možné pro analýzu využít. Přehled programů, zpracované ukázkové příklady a zhodnocení je také součástí této práce.
|
|
|
Porovnání nekomerčních nástrojů pro dolování znalosti z dat pomocí strojového učení
Ondrejka, Petr
Diplomová práce se zabývá srovnáním vlastností a schopností vybraných softwarových nástrojů pro dolování z dat. Důležitou částí je stanovení a vyhodnocení jednotlivých kriterií, podle kterých se provádí srovnání nástrojů. Je zde vymezena základní problematika strojového učení a dolování z dat. Kriteria srovnání jsou vybrána na základě nezbytných operací nutných pro realizaci procesu dolování z dat. Kriteria jsou vyhodnocována rovnocenně, bez použití vah. Pro porovnání časové a prostorové náročnosti byly vybrány nejpoužívanější algoritmy pro dolování z dat. Výsledkem je popis vybraných nástrojů vycházející z kriterií srovnání a samotné vyhodnocení těchto kriterií. Výsledky srovnání je nutno chápat v závislosti na testovaných datech, zvoleném hardware a nepoužití vah při srovnání.
|
|
| |
host ::
RSS.