Hledat
Zobrazují se záznamy 31-40 z 60
Automatické přiřazení diagnoz lékařským zprávám
Automatic assignment of diagnosis to medical reports
Automatické přiřazení diagnoz lékařským zprávám
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Hana, Jiří
Datum publikování: 2014
Datum obhajoby: 16. 06. 2014
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Cieľom práce je preskúmať úspešnosť automatického priraďovania kódov diagnóz (ICD10) lekárskym správam písaných v českom jazyku. Použili sme metódy strojového učenia a algoritmy na kategorizáciu textu ako sú Naive Bayes ...
The goal of the thesis is to examine the percentage of automatically assigned diagnosis codes (ICD10) to Czech text medical reports. We used machine learning and text classification algorithms such as Naive Bayes and ...
The goal of the thesis is to examine the percentage of automatically assigned diagnosis codes (ICD10) to Czech text medical reports. We used machine learning and text classification algorithms such as Naive Bayes and ...
Arimaa challenge - static evaluation function
Arimaa challenge - statistická ohodnovací funce
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Majerech, Vladan
Datum publikování: 2014
Datum obhajoby: 21. 01. 2014
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Arimaa je strategická desková hra pro dva hráče. Byla navržena tak, aby nebylo nebylo jednoduché vytvořit počítačový program, který by dokázal porazit nejlepší lidské hráče. V této práci jsme se zaměřili na návrh statické ...
Arimaa is a strategic board game for two players. It was designed with the aim that it will be hard to create a computer program that could defeat the best human players. In this thesis, we focus on the design of the static ...
Arimaa is a strategic board game for two players. It was designed with the aim that it will be hard to create a computer program that could defeat the best human players. In this thesis, we focus on the design of the static ...
Adversarial Examples in Machine Learning
Matoucí vzory ve strojovém učení
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Pilát, Martin
Datum publikování: 2018
Datum obhajoby: 14. 06. 2018
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Deep neural networks have been recently achieving high accuracy on many important tasks, most notably image classification. However, these models are not robust to slightly perturbed inputs known as adversarial examples. ...
Hluboké neuronové sítě v poslední době dosahují vysoké úspěšnosti na mnoha úlohách, zejména klasifikaci obrázků. Tyto modely jsou ovšem snadno ovlivni- telné lehce pozměněnými vstupy zvanými matoucí vzory. Matoucí vzory ...
Hluboké neuronové sítě v poslední době dosahují vysoké úspěšnosti na mnoha úlohách, zejména klasifikaci obrázků. Tyto modely jsou ovšem snadno ovlivni- telné lehce pozměněnými vstupy zvanými matoucí vzory. Matoucí vzory ...
Feature extraction from Android application packages and its usage in machine learning for malware classification
Extrakce příznaků z programových balíčků systému Android a jejich použití ve strojovém učení pro klasifikaci malware
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Bálek, Martin
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 06. 09. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: In this Thesis, we propose a machine-learning based classification algorithm of applications for a popular mobile phone operating system Android that can dis- tinguish malicious samples from benign ones. Feature extraction ...
V této práci navrhujeme klasifikační algoritmus založený na metodách stro- jového učení pro aplikace na populární operační systém Android, který má za cíl rozlišovat škodlivé aplikace od nezávadných. Extrakce příznaků pro ...
V této práci navrhujeme klasifikační algoritmus založený na metodách stro- jového učení pro aplikace na populární operační systém Android, který má za cíl rozlišovat škodlivé aplikace od nezávadných. Extrakce příznaků pro ...
Využití uživatelské odezvy pro zvýšení kvality řečové syntézy
Improving text-to-speech in spoken dialogue systems by employing user's feedback
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Žabokrtský, Zdeněk
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 07. 09. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Dialogové systémy využívající mluvené řeči jsou v poslední době stále více zlepšovány, nicméně stále nezvládají rozhovory o neznámých tématech. Jedním z problémů je fakt, že modul pro řečovou syntézu může mít problém některá ...
Although spoken dialogue systems have greatly improved, they still cannot handle communications involving unknown topics. One of the problems is, that they experience difficulties when they should pronounce unknown words. ...
Although spoken dialogue systems have greatly improved, they still cannot handle communications involving unknown topics. One of the problems is, that they experience difficulties when they should pronounce unknown words. ...
Parallel Processing of Huge Astronomical Data
Paralelní zpracování velkých objemů astronomických dat
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Zavoral, Filip
Datum publikování: 2016
Datum obhajoby: 05. 09. 2016
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Diplomová práce se zabývá analýzou a implementací algoritmu náhodných lesů. Náhodné lesy jsou algoritmem strojového učení pro klasifikaci dat. Cílem práce je implementace náhodných lesů pomocí technologií paralelního ...
This master thesis focuses on the Random Forests algorithm analysis and implementation. The Random Forests is a machine learning algorithm targeting data classification. The goal of the thesis is an implementation of the ...
This master thesis focuses on the Random Forests algorithm analysis and implementation. The Random Forests is a machine learning algorithm targeting data classification. The goal of the thesis is an implementation of the ...
Machine learning on small datasets with large number of features
Strojové učení na malých datových množinách s velkým počtem atributů
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Mráz, František
Datum publikování: 2020
Datum obhajoby: 08. 07. 2020
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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 ...
Klasifikace dat z posturografických měření
Data classification from posturographic measurements
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Bílý, Tomáš
Datum publikování: 2015
Datum obhajoby: 07. 09. 2015
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Tato bakalářská práce popisuje koncept a implementaci aplikace v jazyce C# sloužící pro klasifikaci poruch stabilizačního systému pacientů na základě dat, která byla získána z posturografických měření. Tato aplikace byla ...
This bachelor's thesis describes the design and implementation of a C# application for classifying disorders of patients' balance systems using data acquired from posturographic measurements. The application was created ...
This bachelor's thesis describes the design and implementation of a C# application for classifying disorders of patients' balance systems using data acquired from posturographic measurements. The application was created ...
Lexical and Morphological Choices in Machine Translation
Lexikální a tvaroslovné varianty ve strojovém překladu
Dizertační práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Bojar, Ondřej
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 12. 06. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: This work focuses on two problems in machine translation: lexical choice and target-side morphology. The first problem is the correct transfer of meaning from the source language to the target language. The second problem, ...
Práce se zabývá dvěma problémy strojového překladu: lexikální volbou a morfologií v cílovém jazyce. První úlohou je správné přenesení významu ze zdrojového jazyka do cílového. Druhá úloha, která hraje roli především při ...
Práce se zabývá dvěma problémy strojového překladu: lexikální volbou a morfologií v cílovém jazyce. První úlohou je správné přenesení významu ze zdrojového jazyka do cílového. Druhá úloha, která hraje roli především při ...
Predikce sekundární struktury proteinu pomocí hlubokých neuronových sítí
Protein secondary structure prediction using deep neural networks
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Hoksza, David
Datum publikování: 2017
Datum obhajoby: 07. 09. 2017
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: Determination of protein structure in space is a crucial part of protein function analysis. But structure determination is an expensive and time consuming pro- cess, therefore structure prediction model raised on popularity. ...
Znalost struktury, kterou proteiny zaujímají v prostoru, je klíčovým faktorem při studiu jejich funkce. Experimentální zjištění struktury je ale nákladné a časově náročné, proto jsou velmi populární predikční modely ...
Znalost struktury, kterou proteiny zaujímají v prostoru, je klíčovým faktorem při studiu jejich funkce. Experimentální zjištění struktury je ale nákladné a časově náročné, proto jsou velmi populární predikční modely ...