|
|
Monitorování stavu při obrábění bloku motoru - Plazma
Váško, Ondřej ; Krejčí, Jakub (oponent) ; Pikula, Stanislav (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a realizace dvou metod prediktivní analýzy pro firmu Škoda Auto a.s. V první části jsem zpracoval literární rešerši na téma metody prediktivní diagnostiky. V další části je za pomoci konzultanta práce ve Škoda Auto a.s. provedena podrobná analýza výrobní linky a datových bloků z výrobních strojů a dat z měření. Následně jsem navrhl a naprogramoval generátoru dat založeného na skutečných datech. Dále jsem vytvořil dvě metody prediktivní diagnostiky schopné analyzovat vstupní data a na jejich základě rozhodnout o kondici obráběného kusu. Nakonec jsem tyto metody otestoval a zhodnotil přesnost jejich predikce. Hlavním výstupem mé práce jsou dvě metody prediktivní diagnostiky, které lze použít v praxi.
|
|
|
Neuronové sítě s ozvěnou stavu pro předpověď vývoje finančních trhů
Pospíchal, Ondřej ; Mašek, Jan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá neuronovou sítí s ozvěnou stavu a urychlením jejího učení implementací na grafický procesor. V teoretické části práce jsou obecně uvedeny neuronové sítě a několik vybraných typů neuronových sítí, ze kterých vychází síť s ozvěnou stavu. Dále jsou uvedeny další algoritmy používané pro analýzu časových řad a v neposlední řadě byly také stručně popsány nástroje, které byly použity v praktické části práce. Praktická část popisuje tvorbu akcelerované varianty sítě s ozvěnou stavu. Následně je popsána tvorba vstupních datových souborů reálných finančních indexů, na kterých byla poté síť s ozvěnou stavu a ostatní algoritmy testovány. Analýzou této akcelerované varianty bylo zjištěno, že její rychlost učení nesplnila teoretická očekávaní. Akcelerovaná varianta pracuje pomaleji, avšak s větší přesností. Analýzou výsledků měření dalších algoritmů bylo zjištěno, že nejvyšších přesností dosahují řešení pracující na principu neuronových sítí.
|
|
|
Posouzení stávající ekonomické situace společnosti a návrhy na její zlepšení
Vitula, Miroslav ; Michalíková, Eva (oponent) ; Doubravský, Karel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá finanční analýzou a posouzením ekonomické situace společnosti Pears Health Cyber s. r. o. s návrhy na její zlepšení. Teoretická část práce je věnována ekonomické a poté statistické teorii. Popisuje finanční ukazatele, nástroje finanční analýzy, problematiku časových řad, regresní a korelační analýzy. Analytická část aplikuje vybrané statistické a finanční metody k vyhodnocení finanční situace podniku a z vypočtených regresních modelů vyhodnocuje predikce pro budoucí roky. Na základě východisek finanční a statistické analýzy jsou vypracovány návrhy pro zlepšení situace podniku.
|
|
|
Monitorování stavu při obrábění bloku motoru - Plazma
Váško, Ondřej ; Krejčí, Jakub (oponent) ; Pikula, Stanislav (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a realizace dvou metod prediktivní analýzy pro firmu Škoda Auto a.s. V první části jsem zpracoval literární rešerši na téma metody prediktivní diagnostiky. V další části je za pomoci konzultanta práce ve Škoda Auto a.s. provedena podrobná analýza výrobní linky a datových bloků z výrobních strojů a dat z měření. Následně jsem navrhl a naprogramoval generátoru dat založeného na skutečných datech. Dále jsem vytvořil dvě metody prediktivní diagnostiky schopné analyzovat vstupní data a na jejich základě rozhodnout o kondici obráběného kusu. Nakonec jsem tyto metody otestoval a zhodnotil přesnost jejich predikce. Hlavním výstupem mé práce jsou dvě metody prediktivní diagnostiky, které lze použít v praxi.
|
|
|
Neuronové sítě s ozvěnou stavu pro předpověď vývoje finančních trhů
Pospíchal, Ondřej ; Mašek, Jan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá neuronovou sítí s ozvěnou stavu a urychlením jejího učení implementací na grafický procesor. V teoretické části práce jsou obecně uvedeny neuronové sítě a několik vybraných typů neuronových sítí, ze kterých vychází síť s ozvěnou stavu. Dále jsou uvedeny další algoritmy používané pro analýzu časových řad a v neposlední řadě byly také stručně popsány nástroje, které byly použity v praktické části práce. Praktická část popisuje tvorbu akcelerované varianty sítě s ozvěnou stavu. Následně je popsána tvorba vstupních datových souborů reálných finančních indexů, na kterých byla poté síť s ozvěnou stavu a ostatní algoritmy testovány. Analýzou této akcelerované varianty bylo zjištěno, že její rychlost učení nesplnila teoretická očekávaní. Akcelerovaná varianta pracuje pomaleji, avšak s větší přesností. Analýzou výsledků měření dalších algoritmů bylo zjištěno, že nejvyšších přesností dosahují řešení pracující na principu neuronových sítí.
|
|
|
Prediktivní analýza - postup a tvorba prediktivních modelů
Praus, Ondřej ; Pour, Jan (vedoucí práce) ; Mrázek, Luboš (oponent)
Řešenou oblastí diplomové práce je prediktivní analýza. Tento typ analýzy využívá historická data a prediktivní modely k předpovědi určitého jevu. Hlavním cílem práce je popsání prediktivní analýzy a jejího procesu z teoretického i praktického hlediska. Dílčí cíle jsou praktická realizace projektu prediktivní analýzy ve významné pojišťovně působící na českém trhu a zlepšení současného stavu predikce podvodných pojistných událostí. Práce je rozdělená na teoretickou a praktickou část. V teoretické části je popsán proces prediktivní analýzy a několik typů prediktivních modelů. Praktická část, na kterou je kladen důraz, popisuje realizaci projektu prediktivní analýzy ve firmě. V praktické části jsou nejprve přiblíženy techniky skladby dat při tvorbě datamartu. Nad připraveným datamartem jsou pak vyvíjeny různé typy prediktivních modelů. Pro názornost práce zahrnuje praktické příklady a řešené problémy. Hlavním přínosem práce je detailní popis řešení projektu, díky kterému je oblast prediktivní analýzy lépe pochopitelná. Přínosem úspěšně provedené prediktivní analýzy je zlepšení současného stavu detekce podvodných událostí v podniku.
|
host ::
RSS.