Search
Now showing items 1-8 of 8
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- ...
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 ...
Strojové učení pro monitorování počítačových clusterů
Machine Learning in the Monitoring of Computer Clusters
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Pilát, Martin
Date Issued: 2020
Date of defense: 03. 02. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Vzrůstající počet požadavků na zpracovávání neustále rostoucích objemů dat dalo vzniknout novému způsobu správy počítačových systémů. V novém paradigmatu vzkvé- tají dynamicky vytvářené virtualizované servery, na kterých ...
With the explosion of the number of distributed applications, a new dynamic server environment emerged grouping servers into clusters, whose utilization depends on the cur- rent demand for the application. Detecting and ...
With the explosion of the number of distributed applications, a new dynamic server environment emerged grouping servers into clusters, whose utilization depends on the cur- rent demand for the application. Detecting and ...
Analysing and Optimizing GPU Kernels with Machine Learning
Analýza a optimalizace GPU kernelů pomocí strojového učení
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Kruliš, Martin
Date Issued: 2020
Date of defense: 01. 07. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Graphics processing units (GPUs) were originally used solely for the purpose of graph- ics rendering. This changed with the introduction of technologies like CUDA that enabled to use graphics processors as any other computing ...
Grafické výpočetní jednotky (GPU) byly původně používány výhradně pro účely grafického vykreslování. To se změnilo zavedením technologií jako je CUDA, které umožnily použití grafických procesorů jako kterýchkoliv jiných ...
Grafické výpočetní jednotky (GPU) byly původně používány výhradně pro účely grafického vykreslování. To se změnilo zavedením technologií jako je CUDA, které umožnily použití grafických procesorů jako kterýchkoliv jiných ...
Smoothness of Functions Learned by Neural Networks
Hladkost funkcí naučených neuronovými sítěmi
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Musil, Tomáš
Date Issued: 2020
Date of defense: 07. 07. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Modern neural networks can easily fit their training set perfectly. Surprisingly, they generalize well despite being "overfit" in this way, defying the bias-variance trade-off. A prevalent explanation is that stochastic ...
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 ...
Active learning for Bayesian neural networks in image classification
Aktivní učení Bayesovských neuronových sítí pro klasifikaci obrazu
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Šabata, Tomáš
Date Issued: 2020
Date of defense: 14. 09. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: V posledných rokoch dosahujú zložité neurónové siete špičkové výsledky v klasifikácií obrazu. Trénovanie takýchto modelov však vyžaduje veľké množstvo označkovaných dát. Kým neoznačkované obrázky sú často dostupné vo ve ...
In the past few years, complex neural networks have achieved state of the art results in image classification. However, training these models requires large amounts of labelled data. Whereas unlabelled images are often ...
In the past few years, complex neural networks have achieved state of the art results in image classification. However, training these models requires large amounts of labelled data. Whereas unlabelled images are often ...
Srovnání modelů pravděpodobností ve fotbalovém sázení
Comparison of Models for Probabilities in Football Betting
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Večeř, Jan
Date Issued: 2020
Date of defense: 13. 07. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: The aim of the thesis is to compare different statistical models for football betting odds and determine the best performing once based on the historical performance of sport teams. There are at least two possible approaches ...
Cílem práce je porovnat různé statistické modely pro fotbalové kurzy a předpovědět co nejlépe chování týmu na základě historických výkonů. Jsou zde nejméně dvě možnosti, jak odhadovat pravděpodobnost, a to konkrétně Poissonův ...
Cílem práce je porovnat různé statistické modely pro fotbalové kurzy a předpovědět co nejlépe chování týmu na základě historických výkonů. Jsou zde nejméně dvě možnosti, jak odhadovat pravděpodobnost, a to konkrétně Poissonův ...