KUČEROVÁ, A. Urychlení výpočtu gramatické evoluce pomocí metody "Kernel trick" [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2020.

Posudek vedoucího

Ošmera, Pavel

Dle zadání měla studentka nastudovat „jádrovou metodu“ a evoluční algoritmy se zaměřením na gramatickou evoluci. Dále popsat software PonyGE2 pro přípravu na implementaci „jádrových metod“. V ohledu zadání je vhodné poznamenat, že úlohy klasifikace jsou v oblasti strojového učení standardní a např. nelineární SVM využívá tzv. kernel trick běžně. Binární klasifikátory neschopné řešit lineárně neseparabilní úlohy, jsou s využitím transformace vstupního prostoru dat do prostoru o vyšší dimenzi schopny vyřešit původní úlohu. V kontextu s gramatickou evolucí se však jedná o zcela nový přístup, s potenciálem urychlení výpočtů. Předložená bakalářská práce obsahuje některé nejen matematicky nepřesné až zavádějící formulace. Styl výkladu není matematický, ale vzhledem k doméně je akceptovatelný. Upozornil bych na vícenásobný pokus označovat knihovnu PonyGE2 algoritmem. Studentka bezesporu studovala zcela novou problematiku specifických evolučních výpočtů, bohužel tato zřejmě nebyla konzultována, což vyústilo v nepříliš zdařilou kapitolu 1 a 2. V práci lze za zásadní považovat kapitolu 4 – Testovací úloha, která naplňuje praktickou část zadání. Kapitola 5 by měla být považována za příspěvek k tématice GE a „kernel trick“, bohužel její nekonkrétnost vzhledem ke GE, divoké názvosloví a absence alespoň vysvětlujícího příkladu, může být neznalému čtenáři překážkou. V práci je vidět snaha studentky o zvládnutí daného tématu. O proniknutí do problematiky evolučních algoritmu a spojení s elegantním matematickým výkladem využití „kernel triku“ by měla přesvědčit komisi svou obhajobou. Práce dostatečně až uspokojivě naplňuje cíle zadání. Práci doporučuji k obhajobě a hodnotím známkou D/ uspokojivě.

Posudek oponenta

Hůlka, Tomáš

Předložená bakalářská práce se věnuje evolučním algoritmům, konkrétně gramatické evoluci a možnostem její optimalizace pomocí metody "kernel trick". Po stručném úvodu do problematiky evolučních algoritmů je popsána gramatická evoluce a její implementace v rámci PonyGE2 pro jazyk Python. Dále je pak navržena demonstrační úloha, na které je několik konfigurací GE testováno. Celkový dojem kazí velmi časté překlepy, chyby "z nepozornosti", nekonzistentní formátování a hlavně také množství chybných či přinejmenším velmi zavádějících tvrzení. Podkapitola 1.2.1 je z nepochopitelného důvodu vnořena jako jedna z odrážek ve výčtu z kapitoly 1.2, po které následuje dvouvětá kapitola 1.1. Seznam literatury čítá pouhých 7 položek a v samotné práci nelze nalézt citaci ani jednu. Implementace PonyGE2 je nesprávně označována jako algoritmus, jazyk ALGOL je v kap. 2.2 přejmenován na Agol, tab. 4.c je bezmála osmdesátiřádkovou "ukázkou" kódu, číslování se nachází uprostřed strany atd. Největší nedostatek spatřuji ve skutečnosti, že hlavnímu tématu práce ("jádrovým" metodám) je věnována pouze jedna kratičká kapitola v závěru práce. Konkrétní vysvětlení toho, v čem spočívá samotný "kernel trick" nelze najít vůbec, takže ani není patrné zda k implementaci této metody vůbec došlo. Přes všechny nedostatky je však třeba ocenit fakt, že se autorka s náročnou problematikou vypořádala obstojně a i když to není hlavním předmětem tohoto hodnocení, je také nutné zamyslet se nad tím, proč nezasáhl vedoucí práce, jelikož všechny chyby a nedostatky, které v práci spatřuji jsou odborníkovi na první pohled patrné a velmi snadno napravitelné.

eVSKP id 125402