Se změnou paradigmatu k multimodálnímu strojovému učení přichází naděje na zlepšení kvality predikce prognózy u schizofrenie a dalších poruch. Magnetická rezonance (MRI) je schopna zachytit různé typy obrazu mozku, je tak vhodná pro vývoj multimodálních predikčních metod. Studie Early-Stage Schizophrenia Outcome si klade za cíl nashromáždit multimo...
Tato práce zkoumá účinnost pravděpodobnostních technik a technik strojového učení při detekci anomálií v časových řadách. Přehled příslušné literatury vytváří základ pro implementaci a vyhodnocení dvou pravděpodobnostních modelů a tří modelů strojového učení. Prostřednictvím experimentování na reálných i syntetických souborech dat jsou identifiková...
Tato závěrečná se zabývá výběrem reprezentativních instancí trénovací množiny pro detekci malware. Experimenty byly provedeny na dvou veřejně dostupných datasetech, obsahujících metadata Windows PE souborů. Jedná se o datasety EMBER a SOREL-20M. V teoretické části jsou popsány metody předzpracování dat, instance selection algoritmy a klasifikační a...
V této práci budeme zkoumat možnosti strojového učení, vybírat a testovat různé metody předzpracování dat. Implementujeme skórovací algoritmus, abychom porovnali, jak dobře tyto metody fungují na různých úrovních znečištěných dat. / In this thesis we will research machine learning capabilities, choose and test different data pre-processing methods....
Decentralizované autonomní organizace (DAO) se dostávají do popředí jako decentralizované subjekty fungující na základě takzvaných smart contractu a technologie blockchain. Složitost návrhů na řízení v rámci DAO však představuje výzvu pro dostupnost a účast na rozhodovacích procesech. Tato práce řeší problém omezené dostupnosti a účasti tím, že vyv...
Tato práce zkoumá použití náhodných vnoření v evolučních optimalizačních algoritmech k řešení problémů vysokodimenzionálních optimalizací typu černé skříňky. Za pomocí vnoření vysokodimenzionálních prostorů do prostorů s nižší dimenzí chceme zlepšit výkonnost a efektivitu optimalizačních algoritmů. Naše obsáhlé experimenty demonstrují dosud neprozk...
Práce se zabývá tvorbou systému pro generování nových pohledů na automobily focené v exteriéru. Je analyzováno proof-of-concept řešení pro modelování a vykreslování vozidel pomocí technologie NeRF a systémy pro odstraňování odlesků. Byl navržen vlastní systém, který využívá metod hlubokého učení pro odstranění odlesků z metalízy vozidel a pokročilý...
Tato práce se zabývá různými metodami detekce driftu konceptu v datových tocích a testuje je na datasetu z oblasti kybernetické bezpečnosti. Popisuje současné chápání driftu konceptu a diskutuje o dostupné literatuře pro detekci tohoto fenoménu. Výzkum porovnává několik strategií, které se zabývají detekcí. Experimenty využívají dataset z oblasti k...
Automatizovaný odhad polohy kojence a následná analýza jeho pohybu má velký potenciál pro včasnou diagnostiku vývojových poruch, jako je dětská mozková obrna. Tato práce porovnává šest moderních metod odhadu 3D polohy z videozáznamů (ROMP, BEV, TRACE, 4D Humans a SMPLify-X s OpenPose a ViTPose) na sekvencích snímků kojenců s úpravami standardních m...
Neuronové sítě jsou užitečné nástroje pro efektivní řešení rozličných problémů. Jednou z jejich hlavních nevýhod je však to, že jsou pro člověka často nepřehledné a jejich závěry neodůvodněné. V této práci formulujeme specifický tip neuronových sítí, tzv. binární-ternární sítě, které se vyznačují ternárními vahami a binárními aktivačními funkcemi. ...
