SEMELA, R. Automatické tagování hudebních děl pomocí metod strojového učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.
Diplomová práce bakaláře Reného Semely zaměřená na automatické tagování hudebních děl za pomoci metod strojového učení je přesným důkazem, jak má vypadat diplomová práce na úrovni. Student po celou dobu studia pracoval samostatně. Navrhl své vlastní řešení problematiky vytvořil tak velice efektivní nástroj pro vytvoření obsáhlé databáze za pomoci Last.fm a Spotify. Konzultace bylo potřeba jen v ojedinělých případech a nesly se vesměs v informativním duchu o postupu práce. Grafická stránka je na špičkové úrovni a opět nelze co dodat. Jak se snažím, tak samotné práci nemohu cokoliv vytknout a nelze hodnotit jinak než 100 A.
V diplomové práci se student věnuje velice aktuální problematice automatického tagování hudebních děl. Po formální, technické a jazykové stránce je práce na excelentní úrovni. Práce s literaturou je také více než dostačující. Student pracoval se zdroji, které jsou na hranici poznání v dané oblasti a všechny poznatky adekvátně citoval. Po odborné stránce a po stránce samotného přínosu diplomové práce studenta musím konstatovat, že tak kvalitní práci jsem už dlouho neviděl. Nejen, že se student více než statečně popasoval s relativně náročnou problematikou spojující zpracování signálů a hluboké neuronové sítě, ale také dosáhl výsledků srovnatelných se světovými pracemi, a to dokonce při nižší komplexnosti dané architektury neuronové sítě. Dále vytvořil vlastní databázi a aplikaci na tagování, přičemž zdrojový kód publikoval jako veřejně dostupní repositář splňující všechny požadavky kvalitního softwarového balíku. Na základě víše zmíněného uděluji studentovi hodnocení 100 bodů, A.
eVSKP id 126065