|
|
Analýza finančních trhů s pomocí hlubokého učení
Nimrichter, Adam ; Burget, Radim (oponent) ; Mašek, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami pro analýzu finančních trhů zaměřených na virtuální měny. V souvislosti s virtuálnimi měnami je v teoretické části práce pojednáno o technologii decentralizované databáze, pomocných finančních indikátorech a umělých neuronových sítích s rekurentní architekturou. Konkrétním cílem práce je vytvořit systém pro udělení doporučení k nákupu, či prodeji dané měny. Systém sestává z navržené finanční strategie a predikované hodnoty, k čemuž je využito finančních ukazatelů a neuronové LSTM sítě. Testování bylo realizováno na historických datech z roku 2017 pro měny Bitcoin, Litecoin a Ethereum.
|
|
|
Detekce výskytu objektů ve videozáznamu
Šamánek, Jan ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí objektů ve videozáznamu, především pomocí konvolučních neuronových sítí a implementace jednoduchého uživatelského rozhraní, které dovolí uživateli vybírání mezi klasifikátory a jejich využití pro analýzu videa a jejich trénování na vlastním datasetu. První část je dedikovaná popisu strojového učení a neuronových sítí. Poté následuje část pro popis segmentace a klasifikace obrazu pomocí algoritmů strojového učení a předzpracování dat pro trénování modelů. Poslední je praktická část, která popisuje návrh vytvořeného modelu, uživatelského rozhraní a dosažených výsledků.
|
|
|
Detekce výskytu objektů ve videozáznamu
Šamánek, Jan ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí objektů ve videozáznamu, především pomocí konvolučních neuronových sítí a implementace jednoduchého uživatelského rozhraní, které dovolí uživateli vybírání mezi klasifikátory a jejich využití pro analýzu videa a jejich trénování na vlastním datasetu. První část je dedikovaná popisu strojového učení a neuronových sítí. Poté následuje část pro popis segmentace a klasifikace obrazu pomocí algoritmů strojového učení a předzpracování dat pro trénování modelů. Poslední je praktická část, která popisuje návrh vytvořeného modelu, uživatelského rozhraní a dosažených výsledků.
|
|
|
Analýza finančních trhů s pomocí hlubokého učení
Nimrichter, Adam ; Burget, Radim (oponent) ; Mašek, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami pro analýzu finančních trhů zaměřených na virtuální měny. V souvislosti s virtuálnimi měnami je v teoretické části práce pojednáno o technologii decentralizované databáze, pomocných finančních indikátorech a umělých neuronových sítích s rekurentní architekturou. Konkrétním cílem práce je vytvořit systém pro udělení doporučení k nákupu, či prodeji dané měny. Systém sestává z navržené finanční strategie a predikované hodnoty, k čemuž je využito finančních ukazatelů a neuronové LSTM sítě. Testování bylo realizováno na historických datech z roku 2017 pro měny Bitcoin, Litecoin a Ethereum.
|
host ::
RSS.