|
|
Unární klasifikátor obrazových dat
Beneš, Jiří ; Petyovský, Petr (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá úvodem do klasifikačních algoritmů. Následně rozděluje klasifikátory na unární, binární a multi-class a popisuje jednotlivé typy klasifikátorů. Práce srovnává jednotlivé klasifikátory a jejich oblasti použití. Pro unární klasifikátory jsou v práci uvedeny praktické příklady a seznam využívaných architektur. Práce obsahuje kapitolu zaměřenou na srovnání vlivů hyperparametrů na kvalitu unární klasifikace pro jednotlivé architektury. Součástí odevzdání práce je potom praktický příklad implementace unárního klasifikátoru.
|
|
|
Analysis of Operational Data and Detection od Anomalies during Supercomputer Job Execution
Stehlík, Petr ; Nikl, Vojtěch (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Using the full potential of an HPC system can be difficult when such systems reach the exascale size. This problem is increased by the lack of monitoring tools tailored specifically for users of these systems. This thesis discusses the analysis and visualization of operational data gathered by Examon framework of a high-performance computing system. By applying various data mining techniques on the data, deep knowledge of data can be acquired. To fully utilize the acquired knowledge a tool with a soft-computing approach called Examon Web was made. This tool is able to detect anomalies and unwanted behaviour of submitted jobs on a monitored HPC system and inform the users about such behaviour via a simple to use web-based interface. It also makes available the operational data of the system in a visual, easy to use, manner using different views on the available data. Examon Web is an extension layer above the Examon framework which provides various fine-grain operational data of an HPC system. The resulting soft-computing tool is capable of classifying a job with 84 % success rate and currently, no similar tools are being developed. The Examon Web is developed using Angular for front-end and Python, accompanied by various libraries, for the back-end with the usage of IoT technologies for live data retrieval.
|
|
|
Identifikace hudby, řeči, křiku, zpěvu v audio (video) záznamu
Danko, Michal ; Malenovský, Vladimír (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce navazuje na trend posledních desetiletí ve využívaní neuronových sítí za účelem odhalení řeči v zašuměných datech. Text začíná základními poznatky o probíraných tématech, jako jsou audio příznaky, strojové učení a neuronové sítě. Síťové parametry jsou zkoumány s cílem poskytnout nejvhodnější zázemí pro experimenty. Hlavní úkol experimentů je sledovat vliv různých zvukových událostí na detekci řeči na malé a různorodé databáze. Přičemž se ukázalo, že nejvýhodnější jsou zvukové události v korelaci s řečí. Kromě toho, přesnost akustických událostí, dříve použita pouze jako doplněk k přesnosti řeči, je také součástí experimentování. Experiment zkoumání datových sad rozšiřených o více spravedlivě rozděleny data ukázal, že samotné rozšiření nezaručuje zlepšení. Na závěr, poslední experiment demonstruje, že síti se skutečně podařilo naučit, jak předpovědět hlasové aktivity v obou případech čistých i zašuměných dat.
|
|
|
Forecasting electricity prices in the Czech spot market
Černý, Kryštof ; Lebovič, Michal (vedoucí práce) ; Rečka, Lukáš (oponent)
Tato diplomová práce se zaobývá předpovídáním hodinových a denních cen elektřiny na deregulovaném českém denním trhu s elektřinou. Metody použité pro odhad a předpověď hodinových a denních cen jsou vybrány z rodiny modelů ARIMA-GARCH a neurálních sítí. Dekompozice pomocí stacionární diskrétní vlnkové transformace je použita pro denní ceny v kombinaci s ARIMA modely a neurálními sítěmi. Hodinová data jsou modelována pomocí modelů GARCH a neurálních sítí. Výsledky předpovědí odhalují, že v případě denních cen, jednodušší modely, jako ARIMA předčí ostatní metody. Vlnková dekompozice nezlepšila přesnost předpovědí. V případě hodinových cen architektura neurální sítě Multilayer Perceptron dává lepší předpovědi než předpověd uskutečněná metodou ARIMA. Klasifikace JEL C20, C22, C45, C53, C65 Klíčová slova předpovídání, časové řady, ARIMA, GARCH, neurální sítě, vlnková transformace E-mail autora krystof.cerny@gmail.com E-mail vedoucího práce lebovicm@gmail.com 1
|
|
|
Unární klasifikátor obrazových dat
Beneš, Jiří ; Petyovský, Petr (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá úvodem do klasifikačních algoritmů. Následně rozděluje klasifikátory na unární, binární a multi-class a popisuje jednotlivé typy klasifikátorů. Práce srovnává jednotlivé klasifikátory a jejich oblasti použití. Pro unární klasifikátory jsou v práci uvedeny praktické příklady a seznam využívaných architektur. Práce obsahuje kapitolu zaměřenou na srovnání vlivů hyperparametrů na kvalitu unární klasifikace pro jednotlivé architektury. Součástí odevzdání práce je potom praktický příklad implementace unárního klasifikátoru.
|
|
|
Analysis of Operational Data and Detection od Anomalies during Supercomputer Job Execution
Stehlík, Petr ; Nikl, Vojtěch (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Using the full potential of an HPC system can be difficult when such systems reach the exascale size. This problem is increased by the lack of monitoring tools tailored specifically for users of these systems. This thesis discusses the analysis and visualization of operational data gathered by Examon framework of a high-performance computing system. By applying various data mining techniques on the data, deep knowledge of data can be acquired. To fully utilize the acquired knowledge a tool with a soft-computing approach called Examon Web was made. This tool is able to detect anomalies and unwanted behaviour of submitted jobs on a monitored HPC system and inform the users about such behaviour via a simple to use web-based interface. It also makes available the operational data of the system in a visual, easy to use, manner using different views on the available data. Examon Web is an extension layer above the Examon framework which provides various fine-grain operational data of an HPC system. The resulting soft-computing tool is capable of classifying a job with 84 % success rate and currently, no similar tools are being developed. The Examon Web is developed using Angular for front-end and Python, accompanied by various libraries, for the back-end with the usage of IoT technologies for live data retrieval.
|
|
|
Forecasting electricity prices in the Czech spot market
Černý, Kryštof ; Lebovič, Michal (vedoucí práce) ; Rečka, Lukáš (oponent)
Tato diplomová práce se zaobývá předpovídáním hodinových a denních cen elektřiny na deregulovaném českém denním trhu s elektřinou. Metody použité pro odhad a předpověď hodinových a denních cen jsou vybrány z rodiny modelů ARIMA-GARCH a neurálních sítí. Dekompozice pomocí stacionární diskrétní vlnkové transformace je použita pro denní ceny v kombinaci s ARIMA modely a neurálními sítěmi. Hodinová data jsou modelována pomocí modelů GARCH a neurálních sítí. Výsledky předpovědí odhalují, že v případě denních cen, jednodušší modely, jako ARIMA předčí ostatní metody. Vlnková dekompozice nezlepšila přesnost předpovědí. V případě hodinových cen architektura neurální sítě Multilayer Perceptron dává lepší předpovědi než předpověd uskutečněná metodou ARIMA. Klasifikace JEL C20, C22, C45, C53, C65 Klíčová slova předpovídání, časové řady, ARIMA, GARCH, neurální sítě, vlnková transformace E-mail autora krystof.cerny@gmail.com E-mail vedoucího práce lebovicm@gmail.com 1
|
|
|
Identifikace hudby, řeči, křiku, zpěvu v audio (video) záznamu
Danko, Michal ; Malenovský, Vladimír (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce navazuje na trend posledních desetiletí ve využívaní neuronových sítí za účelem odhalení řeči v zašuměných datech. Text začíná základními poznatky o probíraných tématech, jako jsou audio příznaky, strojové učení a neuronové sítě. Síťové parametry jsou zkoumány s cílem poskytnout nejvhodnější zázemí pro experimenty. Hlavní úkol experimentů je sledovat vliv různých zvukových událostí na detekci řeči na malé a různorodé databáze. Přičemž se ukázalo, že nejvýhodnější jsou zvukové události v korelaci s řečí. Kromě toho, přesnost akustických událostí, dříve použita pouze jako doplněk k přesnosti řeči, je také součástí experimentování. Experiment zkoumání datových sad rozšiřených o více spravedlivě rozděleny data ukázal, že samotné rozšiření nezaručuje zlepšení. Na závěr, poslední experiment demonstruje, že síti se skutečně podařilo naučit, jak předpovědět hlasové aktivity v obou případech čistých i zašuměných dat.
|
|
|
Jednoduché rozpoznávání písma
Duba, Nikolas ; Svoboda, Pavel (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřená na rozpoznávání textu a jeho následné zpracování. Cílem je umožnit jednoduché sledování denních výdavků. Může to sloužit pro jednotlivce nebo pro firmu jako kontrola spotřeby. Princip je založen na uživatelsky jednoduchém ovládání, jak je to len možné. Aplikace ze vstupního hardvéru jako je například skener anebo digitální fotoaparát načítá pokladniční blok, který potom následně upraví pro další zpracování. Pomocí různých metod pro rozpoznávání písma analyzuje doklad a rozparsuje obsah. Metody jsou detailně rozebírány v práci. Výstup aplikace je databáze, ve které jsou uloženy zpracované pokladniční bloky. Součást řešení je taky informační systém, který slouží jako výstup pro zobrazení vyhodnocených výsledků.
|
host ::
RSS.