Tato diplomová práce se zabývá studií proveditelnosti velkého jazykového modelu (LLM) srovnatelného s GPT-4, nejmodernějším modelem vyvinutým společností OpenAI. Práce analyzuje technické požadavky, finanční aspekty, etické otázky a praktické aplikace, s cílem poskytnout komplexní přehled o možnostech a výzvách spojených s vývojem takového modelu. ...
Různé horniny se liší koncentracemi a druhy radionuklidů v nich ob-sažených, což se odráží v rozdílných spektrech záření gama emitova-ných danou horninou. Těchto rozdílů ve spektrech je možné využít k rozlišení jednotlivých druhů horniny. Práce se zabývá možností vy-užití metod strojového učení pro analýzu spekter a identifikaci hor-nin. V rámci pr...
Tato práce se zaměřuje na použití neuronových sítí pro klasifikaci stavu plazmatu v tokamaku COMPASS. Hlavním cílem je ověřit, zda moderní architektury neuronových sítí mohou zlepšit přesnost klasifikace plazmatu. Práce obsahuje úvod do problematiky termojaderné fúze, teoretický přehled neuronových sítí a praktické experimenty s jejich architektura...
Tato práce se zaměřuje na aplikaci architektury transformeru pro predikci časových řad na forexovém trhu. Pro implementaci byly zvoleny modely vhodné pro práci s časovými řadami: transformeru a autoformeru. Na veřejně dostupných datech byly natrénovány modely a kvalita predikcí byla změřena metrikam pro binární klasifikaci. Na základě výsledků prác...
Tato práce přináší přehled moderních metod využití strojového a hlubokého učení při rekonstrukci prostorové informace pomocí fotogrammetrických technik a použití těchto nástrojů pro přímý odhad prostorové informace z jednoho nebo více 2D snímků. Praktická část testuje některé z prozkoumaných metod trénováním vybraných modelů s řízenou výukou na veř...
Nesprávné třídění stavebního a demoličního odpadu (CDW) vede k významným environmentálním a ekonomickým důsledkům, včetně neefektivního využívání zdrojů a nevyužití možností recyklace. Tato práce řeší tento problém vývojem postupu pro rozpoznávání fragmentů CDW pomocí RGB kamery za použití strojového učení. Náš přístup jedinečným způsobem využívá e...
Rekurentní grafy jsou stále populárnější metodou analýzy nelineárních dat, která má mnoho využití, mimo jiné v biomedicíně, kybernetické bezpečnosti a strojírenství, kde pomáhá identifikovat opakující se vzory v systémech. Elektrokardiograf (EKG) je jednou z nejméně invazivních metod, přičemž jeho nejčastěji analyzovanou částí je vzdálenost mezi je...
Hlavním cílem této práce bylo poskytnout další důkazy, že interpretovatelných modely jsou schopné dosáhnout podobných, ne-li lepšího výkonu, než černé skříňky. V našem experimentu jsme zjistili, že pro ani jeden dataset nedosahovala černá skříňka výrazně lepších výsledků, než její interpretovatelné protějšky, kde nejvyšší zaznamený rozdíl z hledisk...
Tato bakalářská práce se zaměřuje na nalezení spojitosti mezi počasím a spotřebou tankového piva. Literární část práce se zabývá předpovědí počasí, popsáním podobných prací a představením použitých metod a modelů. Praktická část se zabývá předzpracováním dat, trénováním regresních a klasifikačních modelů nad různými datasety a predikcí výtoče piva....
V rámci této práci byl vytvořen prediktivní model přijímající data ve formátu OMOP CDM pro určení druhů infekčních onemocnění a počtu nakažených pro budoucí lékařské výjezdy v Ugandě. Při řešení tohoto problému byly porovnány algoritmy XGBoost, neuronová síť, naivný Bayesův klasifikátor, metoda podpůrných vektorů a náhodný les. Všechny tyto algorit...
