|
|
Rozpoznávání SPZ
Trkal, Ondřej ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá analýzou a návrhem systému pro automatickou lokalizaci a rozpoznávání státní poznávací značky na snímku. Vstupní snímky pochází z různých zdrojů a obsahují velké scénické i povětrnostní rozdíly. Cílem bylo vytvořit systém schopný najít registrační značku na snímku a rozpoznat její alfanumerický údaj. V diplomové práci je kladen důraz především na analýzu a implementaci lokalizačních a OCR metod. Srovnávány jsou čtyři převzaté lokalizační metody a jedna vlastní. Pro rozpoznávání znaků jsou použity a porovnány tři klasifikátory. Jednotlivé metody jsou otestovány na dostupných reálných datech a vyhodnocovány dle vypočtených hodnotících parametrů. Součástí práce je i srovnání vlastních výsledků a citlivostní analýza navrženého systému.
|
|
|
Pokročilé dolování v datech v kardiologii
Mézl, Martin ; Provazník, Ivo (oponent) ; Sekora, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na využití data miningových metod v lékařství, konkrétně na databázi kardiologických pacientů. Cílem této práce je provést analýzu dat a zaměřit se na hledání neobvyklých závislostí mezi jednotlivými atributy souboru. Součástí práce je přehled dostupných metod, které se využívají v lékařství. Z těchto metod jsou pro další práci vybrány metody rozhodovacích strom, naivního bayesovského klasifikátoru, umělých neuronových sítí a asociačních pravidel. Pro samotné hledání závislostí byly použity metody naivního bayesovského klasifikátoru a asociačních pravidel. Výstupem této práce je komplexní systém pro dobývání znalostí z databází na libovolném datovém souboru. Práce vznikla ve spolupráci s Interní kardiologickou klinikou Fakultní nemocnice Brno Bohunice. Všechny popsané aplikace byly vytvořeny v programovém prostředí Matlab 7.0.1.
|
|
|
Zjištění Parkinsonovy nemoci na základě analýzy řečového záznamu
Vymlátil, Petr ; Trzos, Michal (oponent) ; Lněnička, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá zjištěním Parkinsonovi choroby na základě analýzy řečového záznamu. V úvodních kapitolách je popsán mechanismus vzniku lidského hlasu, jeho základní vlastnosti a vliv hypokinetické dysartrie na řeč. V další kapitole jsou popsány vlastnosti řečového signálu a některé metody jeho předzpracování. Následuje popis a způsob extrakce vybraných jednotlivých příznaků potřebných pro diagnózu nemoci a stručný popis metod redukce a klasifikátorů. Praktická část práce srovnává úspěšnost klasifikace naivního bayesovského klasifikátoru v závislosti na použité redukci.
|
|
|
Detekce dynamických síťových aplikací
Juránek, Michal ; Kaštil, Jan (oponent) ; Tobola, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje způsoby detekce šifrované komunikace jednoduchých hlasových hovorů VoIP mezi dvěma klienty aplikace Skype. Popsány jsou prvky sítě a principy komunikace. Analyzovány jsou tři přístupy ke klasifikaci. První přístup provádí klasifikaci síťových paketů podle obsahu Pearsonovým chi2 testem dobré shody , druhý podle charakteristiky síťových toků naivní bayesovskou klasifikací . Třetí přístup popisuje možnosti detekce signalizačních zpráv. Na základě zvolených způsobů je naimplementována detekční aplikace.
|
|
|
Využití vybraných metod strojového učení pro modelování kreditního rizika
Drábek, Matěj ; Witzany, Jiří (vedoucí práce) ; Málek, Jiří (oponent)
Diplomová práce je členěna na tři základní části. V té první se věnuji P2P úvěrování, jeho charakteristikám, základním konceptům a jejich promítnutím v praxi. Srovnávám v ní také P2P trh u nás, ve Velké Británii a v USA. V druhé části této práce popisuji teoretická východiska vybraných metod strojového učení, kterými jsou naivní bayesovský klasifikátor, klasifikační strom, náhodný les a logistická regrese. Také zde popisuji způsoby stanovení úspěšnosti těchto modelů. Ve třetí části pak uvádím postup, kterým se tyto metody převádí do praxe, a to od přípravy dat přes optimalizaci parametrů až po zhodnocení úspěšnosti modelu.
|
|
|
Feature selection for text classification with Naive Bayes
Lux, Erik ; Petříčková, Zuzana (vedoucí práce) ; Petříček, Martin (oponent)
Tato práce se zabývá výzkumem v oblasti klasifikace dokumentů. Popisuje již existujici techniky s důrazem na Naivní Bayesův klasifikátor. Zmíněny jsou i některé z metod pro výběr příznaků. Teoretické pozadí je základem pro implementaci klasifikační knihovny založené na metodě Naivního Bayesovského klasifikátoru. Knihovna poskytuje kromě samotného klasifikátoru i paletu nástrojů pro předzpracování textu. Tyto nástroje umožňují práci s rozličným typem dokumentů, ale především značně snižují nadbytečné dimenze vstupních dat. Knihovna je testována na dvou různych referenčních datových sadách na kterých jsou diskutovány rozdíly chování jednotlivých metod pro výběr příznaků. Funkčnost celé knihovny je prakticky ověřena jejím začleněním do open-source emailového klienta Mailpuccino.
|
|
|
Zjištění Parkinsonovy nemoci na základě analýzy řečového záznamu
Vymlátil, Petr ; Trzos, Michal (oponent) ; Lněnička, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá zjištěním Parkinsonovi choroby na základě analýzy řečového záznamu. V úvodních kapitolách je popsán mechanismus vzniku lidského hlasu, jeho základní vlastnosti a vliv hypokinetické dysartrie na řeč. V další kapitole jsou popsány vlastnosti řečového signálu a některé metody jeho předzpracování. Následuje popis a způsob extrakce vybraných jednotlivých příznaků potřebných pro diagnózu nemoci a stručný popis metod redukce a klasifikátorů. Praktická část práce srovnává úspěšnost klasifikace naivního bayesovského klasifikátoru v závislosti na použité redukci.
|
|
|
Rozpoznávání SPZ
Trkal, Ondřej ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá analýzou a návrhem systému pro automatickou lokalizaci a rozpoznávání státní poznávací značky na snímku. Vstupní snímky pochází z různých zdrojů a obsahují velké scénické i povětrnostní rozdíly. Cílem bylo vytvořit systém schopný najít registrační značku na snímku a rozpoznat její alfanumerický údaj. V diplomové práci je kladen důraz především na analýzu a implementaci lokalizačních a OCR metod. Srovnávány jsou čtyři převzaté lokalizační metody a jedna vlastní. Pro rozpoznávání znaků jsou použity a porovnány tři klasifikátory. Jednotlivé metody jsou otestovány na dostupných reálných datech a vyhodnocovány dle vypočtených hodnotících parametrů. Součástí práce je i srovnání vlastních výsledků a citlivostní analýza navrženého systému.
|
|
|
Detekce dynamických síťových aplikací
Juránek, Michal ; Kaštil, Jan (oponent) ; Tobola, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje způsoby detekce šifrované komunikace jednoduchých hlasových hovorů VoIP mezi dvěma klienty aplikace Skype. Popsány jsou prvky sítě a principy komunikace. Analyzovány jsou tři přístupy ke klasifikaci. První přístup provádí klasifikaci síťových paketů podle obsahu Pearsonovým chi2 testem dobré shody , druhý podle charakteristiky síťových toků naivní bayesovskou klasifikací . Třetí přístup popisuje možnosti detekce signalizačních zpráv. Na základě zvolených způsobů je naimplementována detekční aplikace.
|
|
|
Metody strojového učení ve zpracování přirozeného jazyka
Vodička, Jan ; Otrusina, Lubomír (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zajímá hodnocením sentimentu textu v českém jazyce za pomocí metod strojového učení, hlavně za použití naivního bayesovského klasifikátoru. Členění probíhá do dvou kategorií - pozitivní, negativní zprávy. Jako datové zdroje pro automatické vytvoření korpusu jsou použity zprávy ze sociální sítě Twitter, zbožového porovnávače Heuréka, filmové databáze ČSFD a restauračního portálu Scuk. Jsou porovnány z hlediska výkonnosti při hodnocení sentimentu. Následně je sestavena výsledná tréninková sada, která je použita při hodnocení zpráv z Twitteru v téměř reálném čase.
|
host ::
RSS.