Search
Now showing items 1-10 of 60
Adversarial examples generation for deep neural networks
Generování adversariáních vzorů pro hluboké neuronové sítě
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Neruda, Roman
Date Issued: 2018
Date of defense: 06. 09. 2018
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Machine learning models exhibit vulnerability to adversarial examples i.e., artificially created inputs that become misinterpreted. The goal of this work is to explore black-box adversarial attacks on deep networks performing ...
Modely strojového učení vykazují náchylnost k útokům za použití adversariálních vzorů, tedy uměle připravených vstupů s cílem zmást model. Předpokládaná práce si dává za cíl prozkoumat metody generování těchto vzorů v ...
Modely strojového učení vykazují náchylnost k útokům za použití adversariálních vzorů, tedy uměle připravených vstupů s cílem zmást model. Předpokládaná práce si dává za cíl prozkoumat metody generování těchto vzorů v ...
Detekcia intenzity v postojovej analýze češtiny
Detection of Intensity in Sentiment Analysis of Czech
Detekce intenzity v postojové analýze češtiny
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Tamchyna, Aleš
Date Issued: 2017
Date of defense: 20. 06. 2017
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Postojová analýza sa zaoberá automatickou extrakciou subjektívnych informácií z textu. Cieľom práce je predpovedať intenzitu postoja v českých textoch. Na riešenie tejto úlohy sme pripravili dataset filmových hodnotení ...
Sentiment analysis is concerned with automatic extraction of subjective information from text. The goal of this thesis is to predict the intensity of attitude in Czech texts. In order to solve this task, we prepared a ...
Sentiment analysis is concerned with automatic extraction of subjective information from text. The goal of this thesis is to predict the intensity of attitude in Czech texts. In order to solve this task, we prepared a ...
Feature Evaluation for Scalable Cover Song Identification Using Machine Learning
Ohodnocení příznaků pro rozpoznávání cover verzí písní pomocí technik strojového učení
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Maršík, Ladislav
Date Issued: 2019
Date of defense: 10. 06. 2019
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Rozpoznávání cover verzí písní je oblast problematiky získávání informací z hudby, která se zabývá úkolem rozpoznat, zda dvě odlišné audio nahrávky obsahují různé verze téže písně. Jelikož cover verze se mohou lišit v ...
Cover song identification is a field of music information retrieval where the task is to determine whether two different audio tracks represent different versions of the same underlying song. Since covers might differ in ...
Cover song identification is a field of music information retrieval where the task is to determine whether two different audio tracks represent different versions of the same underlying song. Since covers might differ in ...
Statistical machine learning with applications in music
Statistické strojové učení s aplikacemi v hudbě
diploma thesis (NOT DEFENDED)
Advisor: Večeř, Jan
Date Issued: 2019
Date of defense: 12. 06. 2019
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Cílem této práce je shrnout současný stav strojového učení pro skládání hudby a natrénovat model na písních od Beatles s využitím výzkumného pro- jektu Magenta od Google Brain týmu k tvorbě vlastní hudby. Abychom mohli ...
The aim of this thesis is to review the current state of machine learning in music composition and to train a computer on Beatles' songs using research project Magenta from the Google Brain Team to produce its own music. ...
The aim of this thesis is to review the current state of machine learning in music composition and to train a computer on Beatles' songs using research project Magenta from the Google Brain Team to produce its own music. ...
Machine learning on small datasets with large number of features
Strojové učení na malých datových množinách s velkým počtem atributů
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Mráz, František
Date Issued: 2020
Date of defense: 08. 07. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Machine learning models are difficult to employ in biology-related research. On the one hand, the availability of features increases as we can obtain gene expressions and other omics information. On the other hand, the ...
Použitie metód strojového učenia v oblasti biológie je často zložité. Na jednej strane sa v tejto oblasti zvyšuje počet premenných, ktoré je možné zaznamenať. Na strane druhej je však meranie pre každú entitu nákladné, a ...
Použitie metód strojového učenia v oblasti biológie je často zložité. Na jednej strane sa v tejto oblasti zvyšuje počet premenných, ktoré je možné zaznamenať. Na strane druhej je však meranie pre každú entitu nákladné, a ...
Relation extraction in police records
Extrakce relací v policejních záznamech
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Žabokrtský, Zdeněk
Date Issued: 2017
Date of defense: 12. 09. 2017
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Tato práce popisuje problém extrakce relací mezi pojmenovanými entitami na úrovni vět, za předpokladu, že pojmenované entity jsou již v textu označeny, na doméně policejních zpráv napsaných protidrogovým oddělením Policie ...
This work describes a problem of relation extraction between named entities on the sentence level, assuming that the named entities are already tagged in the text, on the domain of police reports written by the Anti-drug ...
This work describes a problem of relation extraction between named entities on the sentence level, assuming that the named entities are already tagged in the text, on the domain of police reports written by the Anti-drug ...
Optimalizační metody prvního řádu v úlohách strojového učení
First order optimization methods in machine learning problems
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Branda, Martin
Date Issued: 2020
Date of defense: 14. 07. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: The goal of the thesis is to introduce the stochastic gradient method for optimizing differentiable objective function and discuss its convergence. First, supervised learning and empirical risk minimization (ERM) are ...
Cílem práce je představit metodu stochastického gradientu pro optimalizaci diferenco- vatelné účelové funkce a diskutovat její konvergenci. Nejprve je formulována úloha učení s učitelem a princip minimalizace empirického ...
Cílem práce je představit metodu stochastického gradientu pro optimalizaci diferenco- vatelné účelové funkce a diskutovat její konvergenci. Nejprve je formulována úloha učení s učitelem a princip minimalizace empirického ...
Předpovídání chování posluchačů streamovacích služeb
Predicting the Behaviour of Streaming Services Users
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Pilát, Martin
Date Issued: 2021
Date of defense: 04. 02. 2021
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Název práce: Předpovídání chování posluchačů streamovacích služeb Autor: Bc. Šimon Stachura Katedra: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí diplomové práce: Mgr. Martin Pilát, Ph. D. Abstrakt: Streamovací ...
Title: Predicting the Behaviour of Streaming Services Users Autor: Bc. Šimon Stachura Department: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Supervisor: Mgr. Martin Pilát, Ph. D. Abstract: Streaming services are ...
Title: Predicting the Behaviour of Streaming Services Users Autor: Bc. Šimon Stachura Department: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Supervisor: Mgr. Martin Pilát, Ph. D. Abstract: Streaming services are ...
Computational Intelligence for Malware Classification
Výpočetní inteligence pro klasifikaci malware
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Pilát, Martin
Date Issued: 2015
Date of defense: 08. 09. 2015
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: S rostoucím používáním počítačů a jiných inteligentních zařízení ve stále více aspektech lidské činnosti, roste i množství škodlivého softwaru (malware), který se snaží tuto činnost znepříjemnit. Jedním z úkolů boje proti ...
As the number of computers and other smart devices grows in every aspect of human life, the amount of malicious software (malware) also grows. Such software tries to disrupt computer usage. Therefore one of the challenges ...
As the number of computers and other smart devices grows in every aspect of human life, the amount of malicious software (malware) also grows. Such software tries to disrupt computer usage. Therefore one of the challenges ...
Aplikace umělé inteligence v IT bezpečnosti
Applications of Artificial Intelligence in IT security
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Vomlelová, Marta
Date Issued: 2020
Date of defense: 08. 07. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: The objective of this work is to explore the intrusion detection prob- lem and create simple rules for detecting specific intrusions. The intrusions are explored in the realistic CSE-CIC-IDS2018 dataset. First, the dataset ...
Cílem této práce je prozkoumat problematiku detekce útoků na počí- tačové systémy a vytvořit jednoduchá pravidla, která jsou schopna detekovat jednotlivé útoky. Útoky jsou prozkoumány na realistickém datasetu CSE-CIC- ...
Cílem této práce je prozkoumat problematiku detekce útoků na počí- tačové systémy a vytvořit jednoduchá pravidla, která jsou schopna detekovat jednotlivé útoky. Útoky jsou prozkoumány na realistickém datasetu CSE-CIC- ...