|
|
Klasifikace emailové komunikace
Piják, Marek ; Herout, Adam (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá vytvořením klasifikátoru, který bude schopen rozpoznat emailovou zprávu společnosti Topefekt.s.r.o a zařadit ji do korespondující klasifikační třídy. Tento projekt bude využívat řadu nejpoužívanějších klasifikačních metod včetně strojového učení. Jako součást této práce bude i ohodnocení úspěšnosti jednotlivých metod.
|
|
|
Strojové učení v klasifikaci obrazu
Král, Jiří ; Španěl, Michal (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá hledáním a analýzou statistických modelů a algoritmických postupů, které mají potenciál zlepšit výsledky FIT VUT v Brně na soutěžích zabývajících se klasifi kací obrazu jako jsou ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge a TRECVID. V práci byl otestován multinomiální model, také byl použit model Phonotactic Intersession Variation Compensation (PIVCO) pro adaptaci náhodných vlivů v obrazové reprezentaci a dále pak pro redukci dimenzionality. Dále byl analyzován model KPCA, kterým se emulovala Kernel SVM klasi kace. Všechny statistické modely byly testovány na Pascal VOC 2007 datasetu.
|
|
|
Metody redukce dimenzionality statistického souboru
Sabo, Adam ; Kosová, Petra (oponent) ; Hrabec, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá představením metod pro redukci dimenzionality a následnou aplikací těchto metod na vybrané sportovní statistické soubory. První část práce pojednává o teoretickém aparátu matematické statistiky, a to konkrétně o metodě hlavních komponent a o její alternativě - faktorové analýze. Druhá část práce stručně vysvětluje pojmy týkající se souborů zvolených fotbalových statistik, na něž jsou metody aplikovány. Třetí část práce seznamuje s výsledky aplikací obou metod na statistické soubory. Data získaná výpočty v programovacím jazyku Python jsou vyjádřena a prezentována formou grafů a tabulkových výstupů.
|
|
|
High-performance exploration and querying of selected multi-dimensional spaces in life sciences
Kratochvíl, Miroslav ; Bednárek, David (vedoucí práce) ; Glaab, Enrico (oponent) ; Svozil, Daniel (oponent)
Tato práce studuje, implementuje a experimentuje se specifickými, aplikačně orien- tovanými přístupy pro prozkoumávání a dotazování multimediálních dat. První část práce zkoumá indexování komplexního prostoru chemických sloučenin a popisuje návrh vysoce výkonného systému pro dotazování v databázích malých molekul. Výsledný sys- tém je následně využit v širším kontextu federovaného vyhledávání v heterogenních dat- ech a metadatech souvisejících s chemickými informačními zdroji. V druhé části se práce zaměřuje na rychlou vizualizaci a prohledávání mnohadimenziálních dat pocháze- jících z jednobuněčné průtokové cytometrie. Ze samoorganizačních map odvozuje rychlé metody pro analýzu dat, a využívá je jako základ pro nový vizualizační algoritmus. Podobný přístup zpracování dat je nakonec využit pro vysoce interaktivní prohledávání multimediálních dat. Hlavní příspěvky a výsledky práce se sestávají z pokroku v opti- malizaci metod pro dotazování chemických dat implementovaných v databázi Sachem, federovaného rozhraní pro Sachem založeného na jazyce SPARQL které poskytuje pod- poru pro heterogenního dotazování, algoritmu EmbedSOM pro redukci dimenzionality, návrhu a implementace specifických analytických nástrojů pro průtokovou a hmotnos- tní cytometrii odvozených od algoritmu EmbedSOM, a návrhu a implementace...
|
|
|
Metody redukce dimenzionality statistického souboru
Sabo, Adam ; Kosová, Petra (oponent) ; Hrabec, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá představením metod pro redukci dimenzionality a následnou aplikací těchto metod na vybrané sportovní statistické soubory. První část práce pojednává o teoretickém aparátu matematické statistiky, a to konkrétně o metodě hlavních komponent a o její alternativě - faktorové analýze. Druhá část práce stručně vysvětluje pojmy týkající se souborů zvolených fotbalových statistik, na něž jsou metody aplikovány. Třetí část práce seznamuje s výsledky aplikací obou metod na statistické soubory. Data získaná výpočty v programovacím jazyku Python jsou vyjádřena a prezentována formou grafů a tabulkových výstupů.
|
|
|
High-performance exploration and querying of selected multi-dimensional spaces in life sciences
Kratochvíl, Miroslav ; Bednárek, David (vedoucí práce) ; Glaab, Enrico (oponent) ; Svozil, Daniel (oponent)
Tato práce studuje, implementuje a experimentuje se specifickými, aplikačně orien- tovanými přístupy pro prozkoumávání a dotazování multimediálních dat. První část práce zkoumá indexování komplexního prostoru chemických sloučenin a popisuje návrh vysoce výkonného systému pro dotazování v databázích malých molekul. Výsledný sys- tém je následně využit v širším kontextu federovaného vyhledávání v heterogenních dat- ech a metadatech souvisejících s chemickými informačními zdroji. V druhé části se práce zaměřuje na rychlou vizualizaci a prohledávání mnohadimenziálních dat pocháze- jících z jednobuněčné průtokové cytometrie. Ze samoorganizačních map odvozuje rychlé metody pro analýzu dat, a využívá je jako základ pro nový vizualizační algoritmus. Podobný přístup zpracování dat je nakonec využit pro vysoce interaktivní prohledávání multimediálních dat. Hlavní příspěvky a výsledky práce se sestávají z pokroku v opti- malizaci metod pro dotazování chemických dat implementovaných v databázi Sachem, federovaného rozhraní pro Sachem založeného na jazyce SPARQL které poskytuje pod- poru pro heterogenního dotazování, algoritmu EmbedSOM pro redukci dimenzionality, návrhu a implementace specifických analytických nástrojů pro průtokovou a hmotnos- tní cytometrii odvozených od algoritmu EmbedSOM, a návrhu a implementace...
|
|
|
Klasifikace emailové komunikace
Piják, Marek ; Herout, Adam (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá vytvořením klasifikátoru, který bude schopen rozpoznat emailovou zprávu společnosti Topefekt.s.r.o a zařadit ji do korespondující klasifikační třídy. Tento projekt bude využívat řadu nejpoužívanějších klasifikačních metod včetně strojového učení. Jako součást této práce bude i ohodnocení úspěšnosti jednotlivých metod.
|
|
|
Strojové učení v klasifikaci obrazu
Král, Jiří ; Španěl, Michal (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá hledáním a analýzou statistických modelů a algoritmických postupů, které mají potenciál zlepšit výsledky FIT VUT v Brně na soutěžích zabývajících se klasifi kací obrazu jako jsou ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge a TRECVID. V práci byl otestován multinomiální model, také byl použit model Phonotactic Intersession Variation Compensation (PIVCO) pro adaptaci náhodných vlivů v obrazové reprezentaci a dále pak pro redukci dimenzionality. Dále byl analyzován model KPCA, kterým se emulovala Kernel SVM klasi kace. Všechny statistické modely byly testovány na Pascal VOC 2007 datasetu.
|
|
|
Využití pokročilých statistických metod pro zpracování obrazu fluorescenční emise rostlin ovlivněných lokálním biotickým stresem
MATOUŠ, Karel
Zobrazovací chlorofylová fluorometrie rostlin je neinvazivní technika používaná v rostlinné fyziologii, molekulární biologii, biotechnologii a v přesném zemědělství. V sekvencích obrazů zachycuje dynamiku fluorescenční emise chlorofylu, která odráží fotosyntetickou aktivitu rostlin a její změny v čase a prostoru. Cílem této disertační práce je přispět k rozvoji a uplatnění kinetické zobrazovací fluorometrie rostlin zavedením a užitím pokročilých statistických metod analýzy dat. Metody statistického příznakového rozpoznávání umožňují zjistit, ve kterých obrazech z fluorescenční sekvence je obsažena nejbohatší informace o sledovaném biotickém stresu, a tak nalézt malé množiny fluorescenčních obrazů vhodných pro další analýzu. Omezoval jsem se na ty statistické metody výběru obrazů, resp. příznaků, které jsou velmi potentní při zachování realistické výpočetní náročnosti.
|
|
| |
host ::
RSS.