Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 19 záznamů.  1 - 10další  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Pokročilé dolování v datech v kardiologii
Mézl, Martin ; Provazník, Ivo (oponent) ; Sekora, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na využití data miningových metod v lékařství, konkrétně na databázi kardiologických pacientů. Cílem této práce je provést analýzu dat a zaměřit se na hledání neobvyklých závislostí mezi jednotlivými atributy souboru. Součástí práce je přehled dostupných metod, které se využívají v lékařství. Z těchto metod jsou pro další práci vybrány metody rozhodovacích strom, naivního bayesovského klasifikátoru, umělých neuronových sítí a asociačních pravidel. Pro samotné hledání závislostí byly použity metody naivního bayesovského klasifikátoru a asociačních pravidel. Výstupem této práce je komplexní systém pro dobývání znalostí z databází na libovolném datovém souboru. Práce vznikla ve spolupráci s Interní kardiologickou klinikou Fakultní nemocnice Brno Bohunice. Všechny popsané aplikace byly vytvořeny v programovém prostředí Matlab 7.0.1.
Porovnatelnost dat v dobývání znalostí z databází
Horáková, Linda ; Chudán, David (vedoucí práce) ; Svátek, Vojtěch (oponent)
Diplomová práce se zabývá analýzou porovnatelnosti a souměřitelnosti dat v datových souborech, nad kterými jsou prováděny úlohy dobývání znalostí z databází. Porovnatelnost dat je jedním z aspektů datové kvality, která je kritická pro získání správných a využitelných výsledků získaných metodami dolování dat. Teoretická část se věnuje obecným principům datové kvality, porovnatelnosti a souměřitelnosti dat, a také procesu dobývání znalostí z databází a specifickým aspektům dolování agregovaných dat. Tyto poznatky jsou následně aplikovány v praktické části diplomové práce, jejímž cílem je navrhnout obecnou metodologii, která slouží k rozeznání potenciálních problémů v porovnatelnosti dat v rámci datového souboru. Tato metodologie vznikla na základě analýzy reálného souboru dat, obsahujícího údaje o prodejích. Následně je metodologie aplikována na údaje z oblasti veřejných rozpočtů, konkrétně na data z Evropského sociálního fondu.
Získávání znalostí z databází
Dolejšek, Jakub ; Peliš, Michal (vedoucí práce) ; Verner, Jonathan (oponent)
Získávání znalostí z databází bakalářská práce Jakub Dolejšek (abstrakt v českém jazyce) Práce se zabývá problematikou dobývání znalostí z databází se zaměřením na metody rozhodovacích stromů a neuronových sítí spolu s ukázkami jejich použití na konkrétních příkladech. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Pokročilé dolování v datech v kardiologii
Mézl, Martin ; Provazník, Ivo (oponent) ; Sekora, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na využití data miningových metod v lékařství, konkrétně na databázi kardiologických pacientů. Cílem této práce je provést analýzu dat a zaměřit se na hledání neobvyklých závislostí mezi jednotlivými atributy souboru. Součástí práce je přehled dostupných metod, které se využívají v lékařství. Z těchto metod jsou pro další práci vybrány metody rozhodovacích strom, naivního bayesovského klasifikátoru, umělých neuronových sítí a asociačních pravidel. Pro samotné hledání závislostí byly použity metody naivního bayesovského klasifikátoru a asociačních pravidel. Výstupem této práce je komplexní systém pro dobývání znalostí z databází na libovolném datovém souboru. Práce vznikla ve spolupráci s Interní kardiologickou klinikou Fakultní nemocnice Brno Bohunice. Všechny popsané aplikace byly vytvořeny v programovém prostředí Matlab 7.0.1.
Reálná úloha dobývání znalostí
Kolafa, Ondřej ; Berka, Petr (vedoucí práce) ; Kliegr, Tomáš (oponent)
Hlavní náplní této práce je provedení reálné úlohy dobývání znalostí s cílem klasifikovat držitele termínovaných účtů. Úloha je řešena nad reálnými, anonymizovanými daty bankovních klientů s nízkým stavem finančních prostředků. V souladu s metodikou CRISP-DM je práce prováděna v následujících krocích: porozumění problematice, porozumění datům, příprava dat, modelování, vyhodnocení výsledků a využití výsledků. Úloha dobývání znalostí probíhá v aplikaci RapidMiner. V teoretické části byly popsány postupy a metody aplikované v reálné úloze. Bylo představeno samotné dobývání znalostí z databází se zvláštním přihlédnutím k aplikacím v oblasti řízení vztahů se zákazníky. Dále byla představena metodika CRISP-DM, možnosti úloh, které dobývání znalostí z databází nabízí, a techniky, které jsou k dané úloze vhodné. Rozdíl ve velikosti skupin majitelů a nevlastníků termínovaného účtu byl natolik značný, že muselo dojít k vybalancování trénovacího datového souboru. Do fáze vyhodnocení bylo vybráno celkem dvanáct modelů. Podle zvolených kritérií hodnocení (plocha pod ROC křivkou a F-míra) byly za nejlepší shledány modely logistické regrese a bayesovské sítě). V poslední fázi data miningového procesu je navrženo možné využití výsledků v praxi. Problém je rozpracován pouze formou doporučení a zamyšlení, neboť nebylo možné výsledky aplikovat na reálnou situaci.
Analýza reálných dat produktové redakce Alza.cz pomocí metod DZD
Válek, Martin ; Berka, Petr (vedoucí práce) ; Kliegr, Tomáš (oponent)
Tato práce se zabývá analýzou dat pomocí metod dobývání znalostí z databází. Cílem je vybrat vhodné metody a nástroje a použít je pro realizaci konkrétního projektu založeného na reálných datech od produktové redakce společnosti Alza.cz. Analýza dat je prováděna pomocí asociačních pravidel a rozhodovacích pravidel v systému Lisp-Miner a pomocí rozhodovacích stromů v systému RapidMiner. Použitá metodika je CRISP-DM. Práce je rozdělena do třech hlavních částí. Úvodní část se zaměřuje na souhrn teoretických informací o dobývání znalostí z databází. Jsou zde definovány základní pojmy a popsány typy úloh a vybrané metody DZD použitelné pro praktickou část práce. Ve druhé části je představena metodologie CRISP-DM. V praktické části je nejprve představena společnost Alza.cz a její cíle pro tuto úlohu. Následně je popsána základní struktura dat a jejich příprava pro data miningovou úlohu, která po těchto krocích následuje. V závěru jsou vyhodnoceny získané výsledky a nastíněna možnost jejich využití.
Reálná aplikace metod dobývání znalostí z databází na praktická data
Mansfeldová, Kateřina ; Máša, Petr (vedoucí práce) ; Kliegr, Tomáš (oponent)
Tato práce se zabývá kompletní analýzou reálných dat v oblasti her pro více hráčů dostupných zdarma. Analýza je postavena na metodice CRISP-DM s použitím metody GUHA a systému LISp-Miner. Cílem práce je analýza odchodu hráče ve hře kulečník od společnosti Geewa a.s.. Praktická část se zabývá celým procesem dobývání znalostí z databází od teoretických znalosti týkajících se odchodu hráče, stanovení definice odchodu, přes porozumění dat, jejich extrakci, modelování až po získané výsledky. V rámci práce jsou nalezeny hypotézy závislé na různých faktorech hry.
Automatizace předzpracování dat za využití doménových znalosti
Beskyba, Jan ; Šimůnek, Milan (vedoucí práce) ; Pejčoch, David (oponent)
V této práci se snažíme navrhnout řešení, které by přispělo k automatizaci celého procesu dobývání znalostí z databází. Důležitou roli v procesu automatizace mají doménové znalosti, které je nutné zahrnout do zde navrženého programu pro přípravu dat. V úvodu této práce se zaměříme na teoretická východiska dobývání informací z databází s důrazem na doménové znalosti. Dále se zaměříme na základní principy předzpracování dat a na skriptovací jazyk LMCL, který bude využit při implementaci aplikace určené pro automatickou přípravu dat. Následně se budeme věnovat návrhu samotné aplikace. Dle návrhu budou vybrané části aplikace implementovány a následně ověřeny na datech Poslanecké sněmovny.
Použití metod dobývání znalostí v oblasti kardiochirurgie
Čech, Bohuslav ; Berka, Petr (vedoucí práce) ; Aiglová, Květoslava (oponent)
Tato práce demonstruje praktické využití metod dobývání znalostí v oblasti kardiochirurgie použitím metody GUHA a systému LISp-Miner pro řešení úloh Kardiochirurgické kliniky FN Olomouc na reálných datech z plastik mitrálních chlopní v letech 2002 až 2011. Teoretická část se v kapitole DZD věnuje typům úloh, metodám a metodikám a v kapitole kardiochirurgie anatomii a funkci srdce, vadám mitrální chlopně a možnostem diagnostiky včetně jejich kvantifikace. V praktické části jsou pak řešeny úlohy v souladu s metodikou CRISP-DM.
Předzpracování dat pro systémy dobývání znalostí z databází
Falc, Václav ; Berka, Petr (vedoucí práce) ; Zumr, Jiří (oponent)
Cílem této diplomové práce byla implementace systému pro předzpracování dat. Systém byl vytvořen pomocí jazyků C#, SQL a částečně v XML a HTML.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 19 záznamů.   1 - 10další  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.