KOREŇ, M. Detekce falešných zpráv s využitím strojového učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Kvalitu odevzdané práce hodnotím jako průměrnou. Vzhledem k tomu, že student nad rámec práce vytvořil a publikoval vlastní dataset a byl velmi aktivní při tvorbě práce, navrhuji hodnocení B.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Tématem práce bylo vytvoření systému pro detekci falešných zpráv a otestování tohoto systému na dostupných datasetech. Jedná se o průměrně obtížné zadání. S výslednou prací jsem spokojen. | ||
| Práce s literaturou | Student si literaturu aktivně obstarával sám. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Student byl během řešení velmi aktivní a řešení bylo průběžně konzultováno. | ||
| Aktivita při dokončování | Práce byla dokončena v dostatečném předstihu. | ||
| Publikační činnost, ocenění | Student se se svou prací zúčastnil konference Excel@FIT. |
Práci hodnotím jako nadprůměrnou. Největší slabinu vidím v popisu použitých výpočetních modelů. Naopak vytvořené dílo včetně vytvoření vlastní testovací sady pro Slovensko a jeho vyhodnocení mě vedou k tomu názoru, že hodnocením stupněm B odpovídá předloženým výsledkům.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | Tématem práce bylo použití klasifikátorů pro detekci falešných zpráv. Téma považuji za průměrně obtížné. Student sice musel použít hned několik klasifikačních systémů a ověřit jejich fungování, ty ale použil jako existující knihovny, proto jádro práce spočívali v jejich správném použití, zvolení datové sady a vyhodnocení. | ||
| Rozsah splnění požadavků zadání | |||
| Rozsah technické zprávy | |||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 65 | Text práce je správně tématicky rozdělen do kapitol. Student popisuje řešení problému od jeho rozboru, volby metod až po dosažené výsledky a kapitoly na sebe logicky navazují. Problém vidím hlavně v tom, že jednotlivé použité modely jsou uvedeny velmi stručně, zejména Naivní Bayesovdký klasifikátor, pro který je uvedeno jen Bayesovské pravidlo. U následujících rozhodovacích stromů je uvedena formulace ''Vytvárajú štruktúru uzlov a hrán, graficky pripomínajúcu strom." což nepovažuji za vhodné. Na straně 12 se text odkazuje na diagram, jehož podrobnější popis nalezneme až v sekci 3.4 o dvě stany později, což se mi nezdá příliš rozumné. Také demonstrace vytvořeného balíčku v sekci 4.3 není nutná, struktura souborů je uvedena v příloze. | |
| Formální úprava technické zprávy | 60 | V textu lze nalézt řadu prohřešků. Několikrát student použil špatné závorky, přesněji řečeno nesouhlasil počet pravých a levých závorek (na stranách 16 a 20), struktura vytvořené aplikace na straně 23 podle mého názoru patří spíš do příloh. Zvolené barvy v tabulkách 5.2, 5.5 a dalších snižují čitelnost uvedených hodnot. Ve vztahu na straně 21, který ukazoval počet hran mezi neurony, je uvedená dělící čárka mezi řádem stovek a tisíců, což může mást. | |
| Práce s literaturou | 90 | Jednadvacet zdrojů odkazovaných v práci je řádně citováno a jsou relevantní a vhodné k zpracování zadání. | |
| Realizační výstup | 90 | Realizační výstup je funkční a odpovídá zadání. Systém je schopen určovat míry pravosti nebo nepravosti předložených textů na zadané webové adrese. | |
| Využitelnost výsledků | Systém může být využíván pro automatické zjišťování potenciálně nepravdivých textů. Byl vytvořen korpus pro trénování systému pro rozpoznávání falešných zpráv ve Slovenských médiích a tak již v odevzdané formě může být užitečným pro každého, kdo má potřebu se orientovat v mediálním prostředí na Slovensku. |
eVSKP id 148472