KOŠTOVAL, A. Koncept drift v metabolomické analýze [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.
Student Aleš Koštoval se ve své práci zbývá aktuálně rozvíjenou oblastí strojového učení, a to analýzou drift konceptu v metabolomice. V teoretické části práce se nejprve zabývá obecnou analýzou drift konceptu, kterou logicky člení do dvou skupin, konkrétně detekci drift konceptu a korekci drift konceptu. Dále student uvádí metody měření metabolických koncentrací, které jsou zde uvedeny výstižně pro ucelení celkové struktury práce. Student mimo jiné podrobně popisuje algoritmy predikčních modelů, které v práci následně prakticky využívá. V neposlední řadě jsou v teoretické části shrnuty metody pro detekci a korekce drift konceptu. V praktické části poté student pracuje s dvěma datasety. První dataset reprezentuje fantomová data, na kterých student otestoval dostupné detektory drift konceptu. V druhém případě student pracoval s reálnými metabolomickými daty, pomocí nichž vymodeloval predikční klasifikátory, na nichž detekoval nežádoucí jev, drift koncept. Díky němuž odhalil matoucí faktor metabolomické analýzy, který v daném případě je věk pacientů. Student po celý rok práci velice aktivně konzultoval. O jeho nadměrné aktivitě svědčí i fakt, že díky výsledkům, kterých dosáhl již během semestrální práce byl zařazen do kolektivu jako spoluautor příspěvku přijatý na mezinárodní konferenci ITiB2022 a aktivně se účastnil na konferenci EEICT2022. Práce cituje celkem 54 literárních zdrojů. Všechny cíle práce považuji za splněné. Práci doporučuji k obhajobě a hodnotím stupněm výborně A – 96 bodů.
Student Aleš Koštoval se zabýval studiem a využitím jevu nazývaného koncept drift (nebo drift konceptu) v analýze metabolomických dat. Jedná se o pojem popisující vliv dynamicky se měnících statistických vlastností analyzovaných dat na predikci. Zde je nutné zdůraznit, že se jedná o nepředvídatelenou dynamiku (to v popisu jevu v práci chybí). Koncept drift a jeho detekce a klasifikace je zde aplikován na metabolomická data získaná z analýzy metabolitů lidského těla. Text práce je v rozsahu 53 stran plus příloha a obsahuje seznam 54 zcela relevantních odborných pramenů. Po formální stránce je práce velmi dobře zpracovaná, struktura a úprava textu je plně akceptovatelná. Výhradu lze mít snad jen ke kapitole Závěr, která je lehce nevyvážená. Zde se autor ne úplně zdařile snaží vyvodit hlavní výstup z práce, přičemž se formulačně spíše jedná o diskusi, která by tomu měla předcházet. Nejde ale o zásadní problém, neboť výstupy jsou patrné z předchozího textu práce. Část diskuse by však měla být v práci lépe oddělena. Po odborné stránce je práce dobře koncipovaná, obsahuje všechny potřebné části. Jednotlivé potřebné oblasti (metabolomika, predikční modely) jsou stručně popsány. Jde sice o známé a spíše obecné znalosti, nicméně delší popis by byl účelný pro čtenáře, kteří nejsou experty v oboru. Vlastní drift koncept a metody jeho detekce jsou pak rozvedeny důkladněji, což pozitivně přispívá ke kvalitě práce. Zde je vidět, že se autor snažil do problematiky důkladně proniknout. K práci mám výhradu, která je důležitá k podrobnější diskusi o práci i k případnému pokračování v návazném studentském projektu. Na konci kapitoly 7 je vyvozen závěr, cit. „Tímto práce přináší potvrzení se studií [53] o odhalení matoucího faktoru v metabolomické analyze.“ Tvrzení samo o sobě není špatně, nicméně takto silný argument je nutné opřít o srovnání s dalšími studiemi. To je nejspíše nad rámec možností bakalářské práce, nicméně ve formulaci závěru bych byl spíše zdrženlivý a raději vyslovil hypotézu s návrhem dalšího postupu pro její potvrzení či vyvrácení. Předloženou práci hodnotím velmi pozitivně. Je vidět, že autor na práci intenzivně pracoval a získané výsledky považuji za užitečné pro další návaznou práci.
eVSKP id 142068