Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 74 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Implementace dolovacích modulů systému pro dolování z dat na platformě NetBeans
Stríž, Rostislav ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Šebek, Michal (vedoucí práce)
Sběr a ukládání dat hraje významnou roli v mnoha aspektech dnešního podnikání a kvalitní informace se stávají klíčem k úspěchu. Proces získávání znalostí z databází umožňuje z uložených dat získat skryté informace, které lze využít k dalšímu rozvoji. Tato práce se zabývá rozšířením nástroje, který slouží právě k dolování informací. Cílem bylo vytvořit modul pro dolovací program, pracující na platformě NetBeans avyvíjený na FIT ke studijním účelům. Nový modul bude umožňovat dolování z databázového systému Oracle pomocí netradičního použití genetického algoritmu. Obsahem práce je postup tvorby tohoto modulu - od teoretických základů až po podrobnosti implementace, testování a zhodnocení.
Získávání víceúrovňových asociačních pravidel
Nguyenová, Thanh Lam ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá získáváním víceúrovňových asociačních pravidel. Cílem této práce je zaměřit se na dostupné algoritmy pro získávání víceúrovňových asociačních pravidel a implementovat aplikaci s grafickým uživatelským rozhraním, která bude demonstrovat funkčnost těchto algoritmů. Zvoleno bylo pět algoritmů založených na algoritmu Apriori. Pomocí aplikace byly provedeny experimenty s jednotlivými algoritmy a na závěr byly výsledky experimentů porovnány a zhodnoceny.
Metody pro shlukování dat
Pohlídal, Antonín ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá hierarchickými metodami shlukování se zaměřením na implementaci shlukující metody zdola-nahoru a její porovnání s metodou DENCLUE. Nejdříve jsou popsány různé metody shlukování s důrazem na hierarchické metody. Následuje implementace vybrané metody za použití programovacího jazyka Java a databáze MySQL. Poslední část obsahuje porovnání zmíněné implementace s metodou DENCLUE, kterou implementoval pan Bc. Radim Kapavík.
Získávání znalostí z multimediálních databází
Málik, Peter ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou získávání znalostí z multimediálních databází. Obsahuje obecný princip získávání znalostí z databází. Důraz je kladen na metody shlukové analýzy pro dolování dat v rozsáhlých a multidimenzionálních databázích. Dále tahle práce obsahuje úvod do multimediálních databází se zaměřením se na extrakci nízkourovňových vizuálních rysů z obrázkú a video dat. Praktickou částí práce je potom implementace metod BIRCH, DBSCAN a k-means určených pro shlukovou analýzu. Závěr je věnován experimentům nad datovou sadou TRECVid 2008 a popisu dosažených výsledků.
Dolovací modul systému pro dolování z dat na platformě NetBeans
Výtvar, Jaromír ; Křivka, Zbyněk (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je získat přehled o procesu získávání znalostí z databází a analýza dolovacího systému vyvíjeného na FIT VUT v Brně na platformě NetBeans za účelem vytvoření nového dolovacího modulu. Ze získaných znalostí bylo rozhodnuto o vytvoření modulu pro dolování odlehlých hodnot a doplnění existujícího modulu regrese o nový algoritmus vícenásobné lineární regrese založený na zobecněných lineárních modelech. Nové dolovací metody využívají existující řešení na straně Oracle data mining.
Metody měření úspěšnosti dolování dat
Trunkát, Jan ; Zelený, Jan (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřená na měření úspěšnosti dolování dat v oblasti shlukovaní. Seznamuje se základními pojmy, vlastnostmi dolování dat a hlavně se shlukovou analýzou dat. V rámci práce byl vytvořen program, který implementuje metody měření úspěšnosti. V závěru práce jsou uvedeny výsledky úspěšnosti shlukování.
Dolování asociačních pravidel z datových skladů
Hlavička, Ladislav ; Chmelař, Petr (oponent) ; Stryka, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá dolováním asociačních pravidel z datových skladů. V první části bude čtenář obeznámen s pojmy získávání znalostí z databází a dolování dat. Další část práce se zabývá problematikou datových skladů. Dále je popsána samotná asociační analýza, asociační pravidla, jejich typy a dolování. Je představena architektura produktu MS SQL Server a jeho nástroje pro práci s datovými sklady. Zbývající části práce jsou věnovány praktické části. Zahrnují popis a analýzu algoritmu Star-miner, návrh, implementace a testování aplikace.
Vytvoření nových klasifikačních modulů v systému pro dolování z dat na platformě NetBeans
Kmoščák, Ondřej ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Lukáš, Roman (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá dolováním z dat a vytvořením dolovacího modulu pro systém pro dolování z dat, který je vyvíjen na FIT. Jedná se o klientskou aplikaci skládající se z jádra a jeho grafického uživatelského rozhraní a nezávislých dolovacích modulů. Aplikace využívá podpory Oracle Data Mining. Systém pro dolování z dat je implementován v jazyce Java a jeho grafické uživatelské rozhraní je postaveno na platformě NetBeans. Obsahem této práce bude uvedení do problematiky získávání znalostí a následně seznámení s vybranou bayesovskou klasifikační metodou, pro kterou bude následně implementován samostatný dolovací modul. Dále bude popsána implementace tohoto modulu.
Dolování sekvenčních vzorů
Tisoň, Zdeněk ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Hlosta, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na problematiku získávání znalostí z databází, především pak na metody dolování sekvenčních vzorů. Jednotlivé metody dolování sekvenčních vzorů jsou zde popsány detailně. Dále se práce zabývá rozšířením analytických služeb platformy Microsoft SQL Server o nové dolovací algoritmy. V praktické části této práce jsou implementovány rozšíření pro dolování sekvenčních vzorů na platformě MS SQL Server. V poslední části jsou vytvořené algoritmy porovnány nad různými datovými sadami. 
Případová studie na dolování z dat v jazyce Python
Stoika, Anastasiia ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá základními koncepty a technikami procesu získávání znalostí z dat. Cílem práce je demonstrovat dostupné prostředky jazyka Python, které umožňují provádět jednotlivé kroky tohoto procesu. Práce je zaměřena především na metody a techniky detekce odlehlých pozorování, založené na shlukování a klasifikaci. Jedná se o řešení analytické úlohy, která se týká zdrojů dat s omezeným množstvím využitelné informace. Tato kontrolní činnost by měla sloužit k detekci podezřelých prodejních transakcí nějaké společnosti, které mohou znamenat pokusy o podvod jejích prodejci.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 74 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.