Search
Now showing items 1-10 of 41
Pravděpodobnostní modely pro lokalizaci bezpilotního letounu testované na reálných datech
Pravděpodobnostní modely pro lokalizaci bezpilotního letounu testované na reálných datech
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Vomlelová, Marta
Date Issued: 2014
Date of defense: 27. 05. 2014
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Práca sa zaoberá problémom odhadovania stavu dynamického systému v oblasti robotiky, konkrétne bezpilotných lietajúcich robotov. Na základe dát získaných z robota navrhneme niekoľko pravdepodobnostných modelov pre odhad ...
The thesis addresses the dynamic state estimation problem for the field of robotics, particularly for unmanned aerial vehicles (UAVs). Based on data collected from an UAV, we design several probabilistic models for estimation ...
The thesis addresses the dynamic state estimation problem for the field of robotics, particularly for unmanned aerial vehicles (UAVs). Based on data collected from an UAV, we design several probabilistic models for estimation ...
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 ...
Machine learning with applications to finance
Strojové učení s aplikacemi ve financích
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Hurt, Jan
Date Issued: 2018
Date of defense: 21. 06. 2018
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: The impact of data driven, machine learning technologies across a wide variety of fields is undeniable. The financial industry, which relies heavily on predictive modeling being no exception. In this work we summarize two ...
Machine learning-based identification of separating features in molecular fragments
Identifikace separujících vlastností molekulárních fragmentů pomocí strojového učení
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Hoksza, David
Date Issued: 2017
Date of defense: 31. 01. 2017
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Chosen molecular representation is one of the key parameters of virtual screening campaigns where one is searching in-silico for active molecules with respect to given macromolecular target. Most campaigns employ a molecular ...
Machine learning tools for Diagnosis of Heart Arrhythmia
Metody strojového učení pro klasifikaci arytmie EEG signálu
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Vomlelová, Marta
Date Issued: 2020
Date of defense: 07. 07. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Title: Machine Learning Tools for Diagnosis of Heart Arrhythmia Author: Glejdis Shkëmbi Department / Institute: Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic Supervisor of the bachelor thesis: Mgr. Marta ...
Název: Nástroje strojového učení pro diagnostiku srdeční arytmie Autor: Glejdis Shkëmbi Katedra / ústav: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D., Katedra ...
Název: Nástroje strojového učení pro diagnostiku srdeční arytmie Autor: Glejdis Shkëmbi Katedra / ústav: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Marta Vomlelová, Ph.D., Katedra ...
Semi-supervised deep learning in sequence labeling
Semisupervizované hluboké učení v označování sekvencí
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Šabata, Tomáš
Date Issued: 2019
Date of defense: 16. 09. 2019
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Označování sekvencí ve strojovém učení je typ problému, který zahrnuje při- řazování označení jednotlivým členům sekvence. Pro tento typ problému dosáhlo hluboké učení dobrého výkonu. Jedna z nevýhod tohoto přístupu je ...
Sequence labeling is a type of machine learning problem that involves as- signing a label to each sequence member. Deep learning has shown good per- formance for this problem. However, one disadvantage of this approach is ...
Sequence labeling is a type of machine learning problem that involves as- signing a label to each sequence member. Deep learning has shown good per- formance for this problem. However, one disadvantage of this approach is ...
Artificial neural networks and their application in text analysis
Umělé neuronové sítě a jejich využití při analýze textových dat
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Mrázová, Iveta
Date Issued: 2016
Date of defense: 05. 09. 2016
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Tato práce je věnována problematice analýzy sentimentu. Jejím cílem je vytipovat a následně porovnat vybrané metody vhodné pro automatickou klasifikaci sentimentu krátkých textů,. Při analýze popisovaných technik se práce ...
This thesis is devoted to the area of sentiment analysis. Its goal is to discuss and compare various methods applicable to sentiment classification of short texts. When analyzing the described techniques, we will orient ...
This thesis is devoted to the area of sentiment analysis. Its goal is to discuss and compare various methods applicable to sentiment classification of short texts. When analyzing the described techniques, we will orient ...
Deep Neural Networks for Sales Forecasting
Hluboké neuronové sítě pro předpovídání prodejů
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Pilát, Martin
Date Issued: 2016
Date of defense: 12. 09. 2016
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Předpovídání prodejů je nezbytnou součástí řízení dodavatelských řetězců. U maloobchodů mohou přesné předpovědi značně snižovat náklady. Přesnost předpovědí je však u statistických přístupů často zhoršena tím, že techniky ...
Sales forecasting is an essential part of supply chain management. In retail business, accurate sales forecasts lead to significant cost reductions. Statistical methods that are commonly used for sales forecasting often ...
Sales forecasting is an essential part of supply chain management. In retail business, accurate sales forecasts lead to significant cost reductions. Statistical methods that are commonly used for sales forecasting often ...
Meta-learning methods for analyzing Go playing trends
Meta-učící metody pro analýzu trendů her Go
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Neruda, Roman
Date Issued: 2013
Date of defense: 10. 09. 2013
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Práce rozšiřuje metodiku pro ohodnocování hráčů hry go na základě záznamů jejich her, kterou jsme dříve publikovali v (Baudiš - Moudřík, 2012). V této diplomové práci jsme nejprve přidali některé featury a navrhli metodiku ...
This thesis extends the methodology for extracting evaluations of players from samples of Go game records originally presented in (Baudiš - Moudřík, 2012). Firstly, this work adds more features and lays out a methodology ...
This thesis extends the methodology for extracting evaluations of players from samples of Go game records originally presented in (Baudiš - Moudřík, 2012). Firstly, this work adds more features and lays out a methodology ...
Unsupervised and Semi-Supervised Multilingual Learning for Resource-Poor Languages
Unsupervised and Semi-Supervised Multilingual Learning for Resource-Poor Languages
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Zeman, Daniel
Date Issued: 2012
Date of defense: 07. 09. 2012
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Pra ce se zaměřuje na neř zenou morfologickou segmentaci, jednu ze za kladn ch u loh poč tačov eho zpracov an přirozen eho jazyka. V t eto u loze je c lem rozložit slova na morf emy. Popisuji a reim- plementuji model ...
This thesis focuses on unsupervised morphological seg- mentation, the fundamental task in NLP which aims to break words into morphemes. I describe and re-implement a model proposed in Lee et al. (2011) and evaluate it on ...
This thesis focuses on unsupervised morphological seg- mentation, the fundamental task in NLP which aims to break words into morphemes. I describe and re-implement a model proposed in Lee et al. (2011) and evaluate it on ...