but.committee	doc. Dr. Ing. Petr Hanáček (předseda) doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen) Ing. Šárka Květoňová, Ph.D. (člen) doc. Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " B ".	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Homoliak, Ivan	cs
dc.contributor.author	Svrbíková, Simona	cs
dc.contributor.referee	Janoušek, Vladimír	cs
dc.date.created	2015	cs
dc.description.abstract	Motivací této práce je poskytnout zjednodušení a urychlení hodnocení rozsáhlého počtu dokumentací s podobným obsahem. V rámci práce byl vytvořen nástroj pro automatizované hodnocení strukturovaných dokumentací, který byl otestovaný na studentských projektech se stejným zadáním. Nástroj využívá existující metody umělé inteligence pro potřeby strojového učení s učitelem. Zdrojem jedné skupiny atributů jsou řetězcové funkce využívající míru podobnosti textových řetězců. Další skupina atributů zohledňuje vlastnosti jako jsou strukturování dokumentu, stylistika, délka kapitol a jiné, které jsou statisticky vyhodnocované. V práci se spojují tyto skupiny atributů, aby byla dosažena vyšší diverzita klasifikačních objektů. Bylo experimentováno s neuronovými sítěmi, naivní Bayesovou metodou a také s metodou SVM. Analýza dat byla uskutečněna pomocí dolovacího nástroje RapidMiner. Přínosem této práce bylo ověřit možnosti použití klasifikace objektů, které vykazují podobné vlastnosti v prostoru rysů.	cs
dc.description.abstract	The motivation of this work is to provide evaluation simplicity and speedup of an extensive number of documentations with the same subject. The tool for automate evaluation was created and tested on the set of structured documentations originated from student´s projects with the same assignment. The tool uses an existing methods of the artificial intelligence for the purpose of the supervised learning. The source of the first attributes group are string-kernel functions using the criterion of the text strings similarity. Another group of attributes makes provision for properties like the structure of documentations, the stylistic, the length of chapters etc., which are statistically evaluated. These groups of attributes are joined together to achieve higher diversity of classified objects. The experiments present results achieved by using of neural networks, naive Bayes and SVM methods. The analysis of the data has been performed by data mining studio RapidMiner. The contribution of this work is to find out the classification usage possibilities in the case when classified objects have very similar properties in the feature space.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	SVRBÍKOVÁ, S. Evaluace kvality strukturovaných dokumentací s využitím metod umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2015.	cs
dc.identifier.other	88579	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/52561
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	evaluacedokumentaceumělá inteligencevalidace	cs
dc.subject	evaluation documentationartifical intelligencevalidation	en
dc.title	Evaluace kvality strukturovaných dokumentací s využitím metod umělé inteligence	cs
dc.title.alternative	Quality Evaulation of Structured Documentations Using Methods of Artificial Intelligence	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2015-06-17	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:11:58	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	88579	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 18:52:35	en
sync.item.modts	2025.01.17 14:02:52	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Evaluace kvality strukturovaných dokumentací s využitím metod umělé inteligence

Files

Original bundle

Collections