HEJNA, J. Zabezpečená webová aplikace pro plošný monitoring teploty založena na metodách strojového učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Bakalářská práce studenta Jana Hejny dosahuje průměrného rozsahu 93 stran. Cíl práce je plně splněn. V práci se student zabývá možnostmi plošného monitoringu pomocí sítě distribuovaných senzorů. Struktura práce je vhodná a jednotlivé kapitoly logicky navazují na sebe. Student systematicky přistupuje k řešení výzkumného problému a úspěšně implementuje statistické metody korelační analýzy. Získaná data jsou poté využita pro aplikaci metod strojového učení, jejichž výsledky jsou prezentovány v rámci webového rozhraní. Práce vyniká systematickým přístupem k problematice a komplexní korelační analýzou. Grafické zpracování a vlastní obrázky jsou informativní a pomáhají porozumění textu. Bohužel, místy je snížena úroveň práce kvůli problémům s formátováním textu, složitějším odkazováním na zdroje v odborné literatuře a také převzatými obrázky, které svou nesourodostí působí rušivě . Kapitola věnovaná korelační analýze je obtížně interpretovatelná z důvodu nedostatečného formátování. V některých grafech jsou kombinovány české a anglické popisky (např. u datumu). Student při realizaci práce pracoval konzistentně, dodržoval stanovené termíny a aktivně využíval konzultací. Jeho zájem o řešenou problematiku byl zjevný a snažil se aktivně řešit vzniklé problémy. Prezentované výsledky odrážejí množství investovaného úsilí a času, což z této práce činí práci kvalitativně nadprůměrnou. Předložený výstup práce představuje velký přínos s potenciálem pro další rozvoj. S ohledem na komplexnost zadání práce a vysokou kvalitu předložených výsledků hodnotím tuto práci jako mimořádně zdařilou s hodnocením A – 97 bodů.
Student Jan Hejna vypracoval bakalářskou práci na téma inovativního využití teploty mikrovlnných jednotek pro predikci teploty vzduchu a její plošné zobrazení v rámci zabezpečené webové aplikace. Zadání práce bylo splněno, rozsah práce je nadstandardní (čítá 93 stran), všechny kapitoly jsou však velmi věcné a práce je psána poutavým způsobem i při zachování odborného vyjadřování. Student teoretickou část prokládá přehlednými grafy a situačními schématy. Z formálního hlediska práce obsahuje množství menších chyb, které zbytečně kazí výsledný dojem z práce. Jmenovat lze například chybějící popisky os v obr. 4.1, 4.3, 4.4; chybějící popisky a čísla tabulek v kap. 5.2 (které tak absentují i v seznamu tabulek); nepřehledně rozdělené výpisy kódu 7.5 a 7.6; jednopísmenná slova na koncích řádků; či chybějící interpunkci v odrážkách. Po jazykové stránce je práce v pořádku, s výjimkou toho že jsou některé části psány z pohledu 1. os. mn. č. namísto trpného rodu. Seznam literatury je sestaven zvláštním způsobem, kdy některé tituly nejsou vypsány v korektním tvaru dle normy, a u zdroje č. 1 je uveden nesprávný autor i rok. Jinak je práce s literaturou korektní a je obsaženo celkem 47 zdrojů. V kap. 7.5, ve srovnávání vygenerovaných teplotních map ČR s referenčními mapami, je nevhodně zvolen rozdílný teplotní rozsah hodnot barevné škály vygenerovaných a referenčních map. Po obsahové stránce však práce svým rozsahem a přínosem vyniká. Praktická část sestává ze tří nosných částí – z datové analýzy, trénování modelu strojového učení, a vývoje webové aplikace. V první části oceňuji zvolenou metodiku, kdy nejprve byla provedena analýza teplotního offsetu v prostředí InfluxDB, pročež si student musel osvojit syntaxi jazyka Flux. Následně bylo provedeno důkladné statistické testování, na základě kterého byla zvolena nejvhodnější technologie k teplotnímu modelování. Webová aplikace je pak správně navržena tak, aby se žádná chráněná data nedostala na stranu klienta. K praktické části tak nemám žádných výhrad. I přes formální mezery, práci považuji za mimořádně zdařilou a průlomovou, a její výstupy jsou využitelné pro další vývoj. Práci tak hodnotím stupněm A – 93 bodů.
eVSKP id 151187