Hledat
Zobrazují se záznamy 1-10 z 12
Pravděpodobnostní modely pro lokalizaci bezpilotního letounu testované na reálných datech
Pravděpodobnostní modely pro lokalizaci bezpilotního letounu testované na reálných datech
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Vomlelová, Marta
Datum publikování: 2014
Datum obhajoby: 27. 05. 2014
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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 ...
Machine learning tools for Diagnosis of Heart Arrhythmia
Metody strojového učení pro klasifikaci arytmie EEG signálu
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Vomlelová, Marta
Datum publikování: 2020
Datum obhajoby: 07. 07. 2020
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Šabata, Tomáš
Datum publikování: 2019
Datum obhajoby: 16. 09. 2019
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Mrázová, Iveta
Datum publikování: 2016
Datum obhajoby: 05. 09. 2016
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Pilát, Martin
Datum publikování: 2016
Datum obhajoby: 12. 09. 2016
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Neruda, Roman
Datum publikování: 2013
Datum obhajoby: 10. 09. 2013
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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 ...
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 ...
Computational Intelligence for Malware Classification
Výpočetní inteligence pro klasifikaci malware
Diplomová práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Pilát, Martin
Datum publikování: 2015
Datum obhajoby: 08. 09. 2015
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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 ...
Adversarial examples generation for deep neural networks
Generování adversariáních vzorů pro hluboké neuronové sítě
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Neruda, Roman
Datum publikování: 2018
Datum obhajoby: 06. 09. 2018
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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 ...