Predikce a analýza dopravní situace pomocí metod strojoveho učení

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Aleš Prokeš, Ph.D. (předseda) doc. RNDr. Jitka Poměnková, Ph.D. (místopředseda) Ing. Miroslav Cupal (člen) doc. Ing. Petr Drexler, Ph.D. (člen) Ing. Milan Motl, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentuje výsledky a postupy řešení své diplomové práce. Následně odpovídá na dotazy vedoucího a oponenta práce a na dotazy členů zkušební komise: prof. Prokeš: proč student vytvářel vlastní síť, když je jich mnoho dostupných, což mohl být důvod časového nestíhání: student chtěl porovnat s ostatníma sítěma a doufal v rychlejší výpočty prof. Prokeš: dotaz na metodu podpůrných vektorů: student popisuje princip prof. Prokeš: dotaz na použitou databázi: student uvádí, že využil hotovou dostupnou databázics
but.jazykčeština (Czech)
but.programElektronika a komunikační technologiecs
but.resultpráce nebyla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorGötthans, Jakubcs
dc.contributor.authorJašek, Filipcs
dc.contributor.refereeMaršálek, Romancs
dc.date.accessioned2021-06-16T07:55:09Z
dc.date.available2021-06-16T07:55:09Z
dc.date.created2021cs
dc.description.abstractTato semestrální/bakalářská práce pojednává o algoritmech a matematických aparátech, které strojové učení využívá. Nedílnou součástí práce je regresivní a klasifikační problematika, která se soustřeďuje na hledání optimálních parametrů, na jejichž základě lze poté provádět správnou predikci. V neposlední řadě se práce zaměřuje na neuronové sítě a algoritmy k jejich sestavení.cs
dc.description.abstractThis term paper deals with algorithms and mathematical apparatuses used in Machine Learning. Part of the semestral work is linear regression and classification which deal with the search for optimal parameters which are used for making predictions. Last but not least the work focuses on neural networks and algorithms needed to build them.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationJAŠEK, F. Predikce a analýza dopravní situace pomocí metod strojoveho učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.cs
dc.identifier.other133586cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/197942
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectStrojové učenícs
dc.subjectAlgoritmy používané při strojovém učenícs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectdiferenciální početcs
dc.subjectextrémycs
dc.subjectMachine learningen
dc.subjectalgorithms used in MLen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectdifferential calculusen
dc.subjectextremesen
dc.titlePredikce a analýza dopravní situace pomocí metod strojoveho učenícs
dc.title.alternativePrediction and analysis of traffic using machine learningen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2021-06-15cs
dcterms.modified2021-08-26-12:17:41cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid133586en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 17:01:46en
sync.item.modts2021.11.12 16:38:01en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav radioelektronikycs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.89 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
12.24 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_133586.html
Size:
10.11 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_133586.html
Download
Collections
2021