DOLEŽALOVÁ, A. Pokročilé hodnocení kvality spánku [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.
Studentka Anna Doležalová ve své práci navrhla a realizovala postupy pro klasifikaci spánkových fází s využitím tepové frekvence a akcelerometrických záznamů měřených chytrými hodinkami. Implementovala několik klasifikátorů, včetně binárních i vícekategoriálních, založených na hlubokém učení. Architekturu zvolila s přihlédnutím k postupům ze současných relevantních studií, následně ji vhodně modifikovala pro účely práce. Otestovala modely natrénované s využitím pouze jedné či obou modalit zároveň. Úspěšnost klasifikátorů vyhodnotila s využitím vhodným metrik a dosažené výsledky vhodně zdokumentovala a detailně rozebrala na konkrétních ilustračních případech. U jednotlivých metod uvedla limitace a nastínila možnosti pro další pokračování výzkumu v této oblasti. V průběhu semestru byla studentka aktivní, využívala konzultací, na které byla vždy dobře připravená. Při práci s datovými soubory chyběla studentce větší pečlivost a tak v průběhu řešení stále objevovala chyby, kterých se dopustila při chystání a ukládání trénovačích/testovacích datasetů. Některé kroky řešení vyžadovaly hlubšího pochopení problematiky hlubokých neuronových sítí. Pro studentku to nebylo jednoduché, ale nakonec technické potíže překonala a splnila zadání v plné míře. Formálně je práce na dobré úrovni. Struktura je logicky členěná, popis metod je podpořen grafickými ilustracemi. Text je místy neplynulý a hůře čitelný. Přestože výsledná úspěšnost předložených metod stále nedosahuje dostačující úrovně, výstupy dané práce považuji za zajímavý výchozí bod pro navazující studie. Práci hodnotím stupněm B/82 b.
Studentka Anna Doležalová se ve své práci zabývá klasifikací spánkových fází z dat získaných pomocí nositelné elektroniky. Teoretická část práce shrnuje problematiku spánku, jeho hodnocení a dále možnostmi klasifikace dat pomocí moderních metod, využívajících umělou inteligenci. V praktické části studentka pracuje s daty získanými z chytrých hodinek a tato data hodnotí pomocí několika klasifikátorů, založených na hlubokém učení. Práci hodnotím jako zdařilou, struktura práce je vesměs logická, čitelnost je občas snižována překlepy. Při vypracování praktické části studentka bere v potaz trendy v oboru klasifikace spánku a veškerý svůj postup podkládá řadou aktuálních odborných publikací. Postup i výsledky, byť průměrné a nedosahující na odkazované odborné práce, jsou detailně popsány a diskutovány. Zadání práce tak považuji za splnění a práci navrhuji hodnotit stupněm B, 85 bodů
eVSKP id 142107