|
|
Nástroj pro zpracování dat z hlasování obecních zastupitelstev
Janošík, Adam ; Hynek, Jiří (oponent) ; Zaklová, Kristýna (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo vytvořit generický nástroj pro transformaci dat z hlasování zastupitelstev do referenčního datového modelu. Jeho funkcionalita byla otestována na vybraných datových sadách. Vytvořené řešení bylo implementováno jako skript v jazyce Python, který dle zadaného meta souboru vykoná transformaci dat nad zdrojovými daty. Transformované datové sady byly nahrány do aplikace pro vizualizaci datových sad, čímž bylo možné ověřit jejich správnost. Vytvořené řešení usnadní transformaci zdrojových dat do generického formátu umožňujícího další využití. Jak v projektu pro vizualizaci hlasování, tak pro případné další účely.
|
|
|
Implementace HDL modulu pro předzpracování dat z vícekanálového ADC
Matoušek, Petr ; Macho, Tomáš (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem a implementací digitálních filtrů v hradlovém poli typu FPGA. Výsledkem práce je univerzální komponenta v jazyce VHDL, která je znovuvyužitelná v projektech, kde je nutné předzpracovávat data. Navržené zařízení komunikuje s A/D převodníkem, ze kterého filtruje vstupní data pomocí FIR a CIC filtrů v FPGA. Pro okolní svět se chová jako zařízení typu Slave a s nadřazeným zařízením komunikuje pomocí sběrnice SPI. V práci je uveden teoretický popis A/D převodníků, FPGA, digitálních filtrů a zvoleného hardware pro testování. Z praktické části je popsána implementace řešení ve VHDL a testování navrženého řešení na reálné aplikaci. Výstupem práce je VHDL komponenta, která je použitelná v projektech, kde se předzpracovávají data.
|
|
|
Predikce hodnot v čase
Maršová, Eliška ; Bařina, David (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá predikcí číselných řad, jejichž aplikace je vhodná i pro predikci vývoje cen na burze. Jsou vysvětleny postupy analýzy a práce s cenovými grafy. Také jsou objasněny způsoby strojového učení. Znalosti jsou využity k sestavení programu, který v řadě nalezne vzory umožňující predikci.
|
|
|
Analýza sentimentu s využitím dolování dat
Sychra, Martin ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Obsahem práce je analýza sentimentu, především z informatického hlediska (okrajově z hlediska lingvistického). V lingvistické části je rozebrán pojem sentiment a jazykové metody pro jeho analýzu, např. lemmatizace, POS tagging, využití seznamu stopwords apod. Větší pozornost je následně věnována struktuře analyzátoru sentimentu, který je založen na některé z metod strojového učení (metoda podpůrných vektorů, naivní Bayesův klasifikátor a klasifikátor maximální entropie). Na základě teoretických východisek je navržen a implementován funkční analyzátor. Experimenty jsou zaměřeny především na porovnání klasifikačních metod a přínos využití jednotlivých metod předzpracování. Úspěšnost sestrojeného klasifikátoru dosahuje až 84 % v křížové validaci.
|
|
|
Dolování z dat v jazyce Python
Šenovský, Jakub ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo seznámení se s jednotlivými fázemi získávání znalostí z dat, s podporou programovacích jazyků Python a R v oblasti dolování dat a demonstrace jejich použití na dvou případových studiích. Následným krokem bylo porovnání těchto jazyků z hlediska dolování dat. Je zde popsaná fáze předzpracování dat a dolovací algoritmy pro klasifikaci, predikci a shlukování. Představeny zde byly významné knihovny pro jazyky Python a R. V první případové studii byla demonstrována práce s časovými řadami pomocí ARIMA modelu a neuronových sítí s ověřením přesnosti pomocí střední kvadratické chyby. V druhé případové studii byla popsaná klasifikace výsledků fotbalových zápasů pomocí k - nejbližších sousedů, Bayesova klasifikátoru, náhodného lesu a logické regrese. Přesnost klasifikace byla zobrazena pomocí skóre přesnosti a konfúzní matice. Práci uzavírá zhodnocení výsledků a návrhy pro budoucí vylepšení jednotlivých modelů.
|
|
|
Segmentace obrazu jako výškové mapy
Moučka, Milan ; Kršek, Přemysl (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá segmentací objemových medicínských dat. Popisuje známou metodu rozvodí a klade důraz na předzpracování obrazových dat. Aplikace je navržena pro přímou segmentací trojrozměrných dat s využitím ITK a VTK knihoven. Před samotnou metodou rozvodí je použito několik metod předzpracování obrazu. Získané výsledky jsou porovnány s ručně anotovanou datovou sadu pomocí metriky F-Measure a následně zhodnoceny.
|
|
|
Případová studie na dolování z dat v jazyce Python
Stoika, Anastasiia ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá základními koncepty a technikami procesu získávání znalostí z dat. Cílem práce je demonstrovat dostupné prostředky jazyka Python, které umožňují provádět jednotlivé kroky tohoto procesu. Práce je zaměřena především na metody a techniky detekce odlehlých pozorování, založené na shlukování a klasifikaci. Jedná se o řešení analytické úlohy, která se týká zdrojů dat s omezeným množstvím využitelné informace. Tato kontrolní činnost by měla sloužit k detekci podezřelých prodejních transakcí nějaké společnosti, které mohou znamenat pokusy o podvod jejích prodejci.
|
|
|
Rozšíření funkcionality systému pro dolování z dat na platformě NetBeans
Šebek, Michal ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Lukáš, Roman (vedoucí práce)
Databáze se neustále rozrůstají o nová data. Za účelem analýzy těchto dat byl definován proces získávání znalostí z databází. Pro podporu tohoto procesu vznikla řada nástrojů. Vývojem jednoho z těchto nástrojů se zabývá tato práce. Hlavním cílem je analyzovat stávající implementaci systému na přenositelné platformě Java NetBeans a databázovém serveru Oracle a rozšířit ji o algoritmy z oblasti předzpracování a analýzy vstupních dat. Podrobně je popsána implementace jednotlivých komponent pro předzpracování dat a provedené změny v jádře systému.
|
|
|
Analýza dat síťové komunikace mobilních zařízení
Abraham, Lukáš ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Práce na svém začátku popisuje protokoly DNS a SSL/TLS, věnuje se hlavně komunikaci mezi zařízeními pomocí těchto protokolů. Poté si povíme něco o předzpracování dat a jejich čištění. Dále se práce zaobírá základními technikami pro dolování dat, jako jsou klasifikace dat, asociační analýza, vyhledávání dokumentů, regresní analýza a shluková analýza. V další kapitole si můžeme přečíst něco o tom, jak se dají identifikovat mobilní zařízení v síti. Zhodnotíme datové sady, které obsahují nasbíraná data z komunikace mezi protokoly DNS a SSL/TLS se kterými se bude pracovat v praktické části. Po té se konečně dostaneme k návrhu systému pro analýzu dat síťové komunikace. Popíšeme si použité knihovny a celou implementaci systému. Provedeme velké množství experimentů, které na konec ohodnotíme.
|
|
|
Předzpracování dat
Vašíček, Radek ; Beran, Jan (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zaměřuje na problematiku předzpracováním dat. První část se zabývá přehledem a popisem charakteristických testů pro popis atributů, metodami pro práci s daty a atributy. Druhá část práce se popisuje práci s programem Rapidminer. Věnuje se jednotlivým funkcím předzpracování v tomto programu popisuje jejich funkci. Ve třetí části je srovnání výsledku při použití metod předzpracování a bez předzpracování dat.
|
host ::
RSS.