ŠOTOLA, B. Identifikace průmyslových zařízení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.
Práce je prezentována chaoticky, struktura práce je pro čtenáře poměrně složitá, chybí zde provázání jednotlivých částí a důvod proč jednotlivé informace student zmiňuje. Zorientovat se v textu je tak pro čtenáře složité. Názvy kapitol nejsou vždy vypovídající a občas zbytečně komplikované. Kapitola 4 Praktická část měla být pro přehlednost rozdělena na dvě kapitoly, první se měla věnovat analýzám a následující kapitola se měla věnovat pouze vybraným metodám, jejich zpracování pomocí strojového učení a výsledkům. Prezentace výsledků strojového učení mohla být lépe zpracována, chybí tabulkové a grafické zpracování a chybí také metriky hodnocení klasifikace. Práce je poměrně rozsáhlá má 122 stran a popis problematiky v teoretické části je důkladně zpracován. Formální úroveň práce je poměrně dobrá, vytknout se dá i přes několik upozornění nepoužití vektorových obrázků a také nevhodnost využívání sekcí místo například bodového seznamu, což by zlepšilo přehlednost práce. Jazyková úroveň práce je na dobré úrovni. V teoretické části bych vyzdvihnul především část o proprietárním protokolu Siemens S7, která je velmi důkladně zpracována a také popis problematiky identifikace zařízení na základě síťové komunikace. Student velmi dobře pracuje s literaturou a využívá vhodně 57 zdrojů převážně vědeckých publikací. V rámci praktické části student vykonal spoustu práce, nasbíral a vytvořil vlastní data sety (v textu málo zdůrazněno a popsáno) z několika různých scénářů, které si student sám připravil. Dále byl velmi aktivní a věnoval se samostatně jednotlivým analýzám, které v práci prezentuje. Vytknul bych však zpracování strojovým učením, které je v práci velmi povrchní a také prezentaci výsledků, která není přehledná a také není příliš podrobná. Dále v práci chybí diskuze nad samotnými výsledky. Student byl velice aktivní, pravidelně konzultoval a přistupoval k práci velmi zodpovědně, navrhoval vlastní řešení a postupy, bohužel se v závěru dostal do časového presu a v práci tak vznikly předešlé nedostatky. Zadání práce považuji za splněné. Vzhledem k výsledkům analýz studenta, které jsou velmi důležité a použitelné v praxi v oblasti identifikací zařízení, ale také k nedostatkům zmíněným výše hodnotím práci C 78.
Předložená diplomová práce je se svými 143 stranami včetně příloh nadstandardně rozsáhlá. V teoretické části je podrobně popsána problematika identifikace zařízení v síti pomocí strojového učení se zaměřením na zařízení od společnosti Siemens. V praktické části je provedeno celkem 13 analýz, které pokrývají různé metody identifikace zařízení v síti. Popis těchto analýz však působí chaoticky. Některé části jsou nadbytečné a mohli být uvedeny až příloze. Například v části 4.2.2 student prezentuje použité komponenty v textu, v tabulce a ještě na obrázku. Přitom v textu se jedná o totožný soupis komponent jako v tabulce. Obrázek není komentován, i když obsahuje další informace nad rámec tabulky nebo textu. Tento problém se opakuje u všech analýz. Dále autor používá nadměrné množství nadpisů, které jsou v práci použity pouze s jedno nebo dvouvětným odstavcem. V textu je také mnoho tabulek (např. tabulky 4.36. až 4.39), které mají strohý popis, ale bez bližšího vysvětlení nebo závěru, co z dané tabulky vyplývá. Díky těmto výtkám je text hůře čitelný a nepřehledný. Dále vzhledem k rozsahu práce chybí shrnutí a závěr, který z analýz plyne. Z textu tak není zcela jasné, čeho bylo pro strojové učení dosaženo a který algoritmus je nejvhodnější. V literatuře je uvedeno nadstandardních 57 zdrojů zaměřených na problematiku, kde převažují indexované odborné dokumenty. Z práce je zřejmé, že autor provedl rozsáhlé analýzy a testování, ale prezentace jejich výsledků je na podprůměrné úrovni. Přes výše uvedené nedostatky považuji zadání práce za splněné a pro práci navrhuji hodnocení C/72 bodů.
eVSKP id 159140