|
|
Metody pro zpracování segmentovaných obrazů
Štěrba, Radek ; Číka, Petr (oponent) ; Zukal, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá reprezentací segmentovaných obrazů pomocí grafů. Také jsou zde popsány různé segmentační techniky, které se používají při zpracování obrazové informace. Matematika je v dnešní době stále více zapotřebí. V této práci tato skutečnost není opomenuta. Jsou zde popsány základní informace o teorii. Druhá část práce je praktická. Obsahuje průzkum knihoven zpracovávajících grafy. Dále jsou zde popsány datové struktury pro popis segmentovaného obrazu. V neposlední řadě je zde také popsána tvorba a vlastnosti operátorů pro prostředí RapidMiner, které tyto struktury plní.
|
|
|
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.
|
|
|
Rozhodovací stromy
Patera, Jan ; Sáblík, Václav (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Obsahem práce je seznámení se s problematikou rozhodovacích stromů. V textu je popsán program RapidMiner a algoritmy pro tvorbu rozhodovacích stromů, které jsou v tomto softwaru implementovány. Dále je popsána nově vytvořená aplikace v prostředí C++ Builder, ve které byly naprogramovány vybrané algoritmy pro konstrukci rozhodovacích stromů. Na databázích dostupných z internetu jsou porovnány dosažené výsledky v případě použití různých algoritmů a jejich odlišných nastavení.
|
|
|
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.
|
|
|
Srovnání vybraných nástrojů dobývání znalostí z databází z hlediska implementace asociačních pravidel
Lízler, Robert ; Nekvapil, Viktor (vedoucí práce) ; Rauch, Jan (oponent)
Tato bakalářská práce se zabývá srovnáním dvou data miningových softwarových nástrojů, LISp-Mineru, vyvíjeného na katedře informačního a znalostního inženýrství Fakulty informatiky a statistiky VŠE a Rapidmineru, celosvětově populární softwarové sady. Srovnání je zaměřeno na vyhledávání asociačních pravidel. Cílem práce je zaprvé poskytnout uživatelsky zaměřené zhodnocení jak si tyto softwarové nástroje vzájemně stojí ve zvolené problematice a zadruhé se pokusit najít nějaké zajímavé rozdíly mezi výsledky toho, jak implementují procedury hledání asociačních pravidel. Těchto cílů bude dosaženo otestováním a zhodnocením na základě zvolených kritérií, která spadají do tří kategorií: funkčnost, uživatelské pohodlí a výkon/výsledky praktických úloh. Struktura práce je následující: prvá kapitola se zabývá nutným teoretickým zázemím a představuje dané softwarové nástroje, druhá kapitola hodnotí nabízené funkce pro různé kroky procesu hledání asociačních pravidel, třetí kapitola hodnotí softwarové nástroje z hlediska použitelnosti a uživatelského pohodlí a čtvrtá kapitola shrnuje výsledky testování softwarových nástrojů na zvolené datové sadě.
|
|
|
Predikce výsledků hokejových utkání pomocí data mining modelu
Matuš, Martin ; Maryška, Miloš (vedoucí práce) ; Volavka, Filip (oponent)
V této práci se zaměřuji na tvorbu a porovnání modelu pro predikci výsledků hokejových utkání se specializací na zápasy mistrovství světa v ledním hokeji. V první části se nejprve věnuji shromáždění teoretických znalostí umožňujících takovou úlohu vyřešit a ve druhé části tyto znalosti aplikuji. Postup tvorby modelu se řídí data mining metodologií CRISP-DM, jejíž etapy se promítají i v práci samotné. Jako vstupní data jsou využity údaje o výsledcích jednotlivých hráčů reprezentačních mužstev z ligových ročníků předcházejících danému mistrovství. Tato data se nacházejí na veřejně přístupných internetových zdrojích, tudíž součástí práce je i tvorba a využití automatizovaného skriptu, který tyto zdroje prochází a data agreguje. Získaná data jsou upravena do podoby jednotlivých utkání odehraných na šampionátech (tým A složený z hráčů X proti týmu B složenému z hráčů Y) doplněných o výsledky těchto utkání (výhra domácího týmu, prohra domácího týmu). Poté jsou data analyzována za účelem odhalení možných nedostatků a přípravy hypotéz (popis atributů, volba závislého atributu -- výsledek utkání) a transformována do podoby využitelné data miningovým nástrojem. Hodnocení výsledků se skládá ze dvou částí, v té první hodnotím výsledky jednotlivých modelů jako takových při porovnání klasifikace dat z testovací skupiny na skutečné výsledky zápasů. Zde hodnotím také možnosti nasazení modelu do praxe. Součástí této fáze je i opětovná kontrola správnosti použití atributů vstupujících do analýzy. Ve druhé části dochází k porovnávání dosažených hodnot s údaji o sázkových kurzech -- ověřuje se tak smysluplnost použití takovýchto modelů. Pro tento účel využívám volně dostupné údaje o kurzech, které byly vypsány pro zápasy odpovídající utkáním z testovací množiny dat (kurz na výhru domácích a kurz na výhru hostů). Na závěr je vybraný predikční model nasazen na utkání základních skupin MS v hokeji v roce 2015.
|
|
|
Implementace procedur pro předzpracování dat v systému Rapid Miner
Černý, Ján ; Berka, Petr (vedoucí práce) ; Kliegr, Tomáš (oponent)
Dobývání znalostí z databází nabývá v poslední době s přibývajícím množstvím získávaných dat na významu, přesto však používané analytické systémy často poskytují pouze ty nejznámější procedury a algoritmy. Cílem této práce je jeden z nejpoužívanějších analytických systémů RapidMiner obohatit o některé procedury předzpracování dat vytvořením rozšíření. Aby bylo možné implementované procedury pochopit a naprogramovat, je důležité orientovat se v problematice dobývání znalostí z databází, se zaměřením zejména na fázi přípravy dat. Je také podstatné popsat analytické procedury, které budou součástí rozšíření. Práce také představuje postup vývoje rozšíření pro systém RapidMiner, včetně pojednání o použitých softwarových nástrojích. Nakonec práce přestavuje vytvořené rozšíření, jehož funkčnost ověřuje na testovacích příkladech.
|
|
| |
|
|
Investiční možnosti obyvatel v ČR
Nocar, Jan ; Bartošová, Jitka (vedoucí práce) ; Jelínek, Jiří (oponent)
Diplomová práce se zabývá možnostmi investování domácností na kapitálových trzích v České republice. Rozebrána je problematika investování a možnosti kapitálových trhů. Na ni navazuje popis finančních instrumentů, jejich charakteristika a vhodnost instrumentů pro drobné investory. Na základě získaných informací byl proveden průzkum ke zjištění využívání jednotlivých finančních produktů. Sesbíraná data byla zpracována nejmodernějšími softwarovými prostředky, díky nimž bylo možné vyvodit závěry, výsledky a doporučení jak pro investory, tak také pro poskytovatele investičních instrumentů.
|
|
|
Systém pro rozpoznávání tišteného písma
HANZLÍK, Ondřej
Práce se zabývá návrhem systému pro rozpoznání tišteného textu (OCR), který pro rozpoznávání písmen používá neuronovou sít. Neuronová sít je implementována za pomoci programu RapidMiner. Pro rízení neuronové síte jsou použity procesy vytvorené programem RapidMiner. Tyto procesy jsou spoušteny prímo z java aplikace. RapidMiner je implementován do java aplikace a za pomoci jeho knihoven je z java aplikace prímo spoušten.
|
host ::
RSS.