Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 25 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Metody dolování dat pro analýzu textů
Kozák, Ondřej ; Marcoň, Petr (oponent) ; Dohnal, Přemysl (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá prozkoumáním aktuální metodiky a možností textového dolování a následné aplikace některých metod. V rámci práce byly popsány metody pro předzpracování, metody pro převedení textu do vektorového prostoru a metody pro analýzu textu a diskutováno jejich možné použití. Na text byly použity jednotlivé metody pro předzpracování a následně bylo demonstrováno převedení do vektorového prostoru jednoduchými metodami jako jsou BOW, Bag of n-grams, TF-IDF nebo metodami se strojovým učením které jsou FastText a GloVe. Na získané vektory byly použity metody LSA, LDA, TextRank, kosinová podobnost, pro získání informací z textu.
Webová aplikace doporučovacího systému
Koníček, Igor ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce řeší tvorbu doporučovacího systému, který je využit v~reálné aplikaci serveru cbdb.cz. S~využitím přístupů kolaborativního filtrování a filtrování založeného na obsahu se podařilo vyvinout funkční doporučovací systém. Díky zpětné vazbě uživatelů bylo zjištěno, že většina doporučených knih je pro ně relevantní. Hlavním přínosem této práce je rozšíření stávající funkčnosti serveru cbdb.cz o~doporučovacím systémem, který využívá jeho rozsáhlé databáze hodnocení, uživatelů a knih.
Automatická detekce témat, segmentace a vizualizace on-line kurzů
Řídký, Josef ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit webovou aplikaci, která dokáže automaticky detekovat a segmentovat témata z videozáznamů on-line kurzů. Při následném přehrávání zpracovaných záznamů má uživateli vizualizovat záznamy z ostatních, tématicky shodných, on-line kurzů. Tento dokument obsahuje popis daného problému, představení použitých nástrojů, popis realizace, princip fungování a popis uživatelského prostředí výsledného systému.
Analýza kvality převodu elektronických slovníků
Stehlíková, Petra ; Škoda, Petr (oponent) ; Kouřil, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá elektronickými slovníky, jejich formáty a analýzou správnosti jejich převodu z jiných formátů. Práce popisuje podrobněji formát Lexical Markup Framework. Dále se věnuje možnostem analýzy převodů (především latentní sémantické analýze) a nástrojům pro ni použitých. Na základě těchto teoretických znalostí byly vytvořeny skripty v jazyce Python pro analýzu slovníků ve formátu Lexical Markup Framework.
Vyhledávání fotografií podle obsahu
Bařinka, Radek ; Přibyl, Bronislav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou vyhledávání fotografií podle obsahu a existujících aplikací zabývajících se touto oblastí. Cílem je lokálně pracující aplikace pro vyhledávání fotografií podle obsahu zadaného vzorem. Součástí řešení je jednoduché grafické rozhraní, podpora ukládání a načítání dat z přenosné, lokální databáze. Aplikace vyhledává ve zvolené sadě fotografie, které jsou obsahem podobné zadanému vzoru. Výsledky pak visuálně předloží uživateli. Extrakce příznaků a detekce fotografie podle obsahu je řešena pomocí algoritmu SURF, visuálního slovníku vytvořeného metodou k-means a popisu obsahu fotografií jako bag of words. Dále je vyhledávání fotografií podle kosinové podobnosti vektorů doplněno o samostatný výpočet homografie a selekci hledaných regionů ve vzorové fotografii. V závěru technické zprávy jsou zmíněny výsledky testů.
Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů
Bondarenko, Maxim ; Blaha, Milan (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Daná diplomová práce se zabývá problematikou detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů. Cílem práce je provedení literární rešerše problematiky kvality dat ve zdravotnickém výzkumu a realizace vlastního algoritmu detekce anomálních záznamů založeného na metodách strojového učení v reálných klinických datech z běžících nebo uzavřených klinických studií či registrů. V praktické části je popsán realizovaný algoritmus detekce, který se skládá z několika častí: import datového souboru z informačního systému, předzpracování a transformace importovaných datových záznamů s proměnnými různých datových typů na numerické vektory, využití známých statistických metod pro detekce outlierů a hodnoceni kvality a přesnosti algoritmu. Výsledkem zpracování algoritmu je vektor parametrů obsahujících anomálií, který má usnadnit práci správci dat. Tento algoritmus je navřen pro rozšíření palety funkcí informačního systému (CLADE-IS) o automatické monitorování kvality dat detekcí anomálních záznamů.
Automatické testování projektu JavaScript Restrictor
Bednář, Martin ; Pluskal, Jan (oponent) ; Polčák, Libor (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo navrhnout, implementovat a vyhodnotit výsledky automatických testů pro projekt JavaScript Restrictor, který je vyvíjen jako rozšíření do webových prohlížečů. Testy jsou rozděleny do tří úrovní - jednotkové, integrační a systémové. Jednotkové testy ověřují chování jednotlivých funkcí, integrační testy ověřují správné obalování koncových bodů rozhraní prohlížeče a systémové testy kontrolují, zda rozšíření nepotlačuje chtěnou funkcionalitu webových stránek. Systémové testy jsou implementovány pro paralelní spouštění na distribuovaném prostředí, čímž se podařilo dosáhnout téměř přímo úměrného snížení časové náročnosti vzhledem k počtu testovacích uzlů. Přínosem této práce je odhalení dosud neznámých chyb v rozšíření JavaScript Restrictor a poskytnutí potřebných informací, díky nimž bylo možné část zjištěných chyb již opravit.
Algoritmy pro detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů
Bondarenko, Maxim ; Blaha, Milan (oponent) ; Schwarz, Daniel (vedoucí práce)
Daná diplomová práce se zabývá problematikou detekci anomálií v datech z klinických studií a zdravotnických registrů. Cílem práce je provedení literární rešerše problematiky kvality dat ve zdravotnickém výzkumu a realizace vlastního algoritmu detekce anomálních záznamů založeného na metodách strojového učení v reálných klinických datech z běžících nebo uzavřených klinických studií či registrů. V praktické části je popsán realizovaný algoritmus detekce, který se skládá z několika častí: import datového souboru z informačního systému, předzpracování a transformace importovaných datových záznamů s proměnnými různých datových typů na numerické vektory, využití známých statistických metod pro detekce outlierů a hodnoceni kvality a přesnosti algoritmu. Výsledkem zpracování algoritmu je vektor parametrů obsahujících anomálií, který má usnadnit práci správci dat. Tento algoritmus je navřen pro rozšíření palety funkcí informačního systému (CLADE-IS) o automatické monitorování kvality dat detekcí anomálních záznamů.
Analýza a získávání informací ze souboru dokumentů spojených do jednoho celku
Jarolím, Jordán ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Kreslíková, Jitka (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá získáváním relevantních informací z dokumentů, automatizovaným rozdělováním vícero dokumentů spojených do jednoho celku a tvorbou nástroje, který umožňuje získání relevantních informací z dokumentů a jejich automatizované rozdělení. Jsou diskutovány především metody pro získání textových dat ze skenovaných dokumentů, rozpoznávání pojmenovaných entit, shlukování dokumentů, jejich podpůrné algoritmy a jsou popisovány metriky sloužící pro automatizované rozdělování dokumentů. Dále je vysvětlen algoritmus implementovaného prototypu daného systému, jsou popsány použité nástroje a techniky a je evaluována jeho úspěšnost. Nakonec jsou diskutována možná rozšíření a budoucí rozvoj této práce.
Webová aplikace doporučovacího systému
Hlaváček, Pavel ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou doporučovacích systémů a jejich využití ve webových aplikacích. Jsou zde shrnuty základní techniky data miningu a jednotlivé přístupy pro doporučování. Hlavní částí práce je návrh a implementace webové aplikace pro doporučování jídla z restaurací. Je zde navržen a implementován algoritmus pro doporučování jídel, který se snaží řešit problém s často měnicími položkami. Tento algoritmus vychází z hybridní techniky filtrování založené na obsahu a znalostech, která pro vlastní výpočet využívá kosinové podobnosti vektorů.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 25 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.