Bayesovká optimalizace: moderní přístupy a varianty

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Oldřich Trenz, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Zdeněk Hadaš, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Kovář, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Jakub Kůdela, Ph.D. (člen) prof. Ing. Dagmar Janáčová, CSc. (člen) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (člen) prof. Ing. Milan Hofreiter, CSc. (člen) doc. Ing. David Fojtík, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent obeznámil komisi s výsledky své práce. Následovaly posudky vedoucího a oponenta DP. Po zodpovězení dotazů oponenta byly studentovi položeny tyto dotazy: Která část práce byla nejobtížnější. Výtka k DP (formální stránka).cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAplikovaná informatika a řízenícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKůdela, Jakubcs
dc.contributor.authorHorniak, Lukášcs
dc.contributor.refereeDosoudilová, Monikacs
dc.date.accessioned2025-06-12T03:58:58Z
dc.date.available2025-06-12T03:58:58Z
dc.date.created2025cs
dc.description.abstractBayesovská optimalizácia tvorí jeden z najrozšírenejších spôsobov riešenia optimalizácie probélmov čiernej skrinky. Prostredníctvom maximalizácie akvizičnej funkcie, získava návrhy miest určených na vyhodnotenie. Získava sa tak prieskum prehľadávaného priestoru funkcie. Práca sa venuje popisu tohto problému, definovaním postupu bayesovskej optimalizácie, predstavení algoritmov riešenia a moderných prístupov. Následne je vypracovaná implementácia vybraných typov akvizičných funkcií, ktoré sa testujú na niekoľkých funkciách reprezentujúcich problematiku čiernej skrinky.cs
dc.description.abstractBayesian optimization is one of the most widely used methods for solving black box optimization. By maximizing the acquisition function, it obtains suggestions for locations next to evaluate. This provides a survey of the searched function space. The work is devoted to describing this problem, defining the Bayesian optimization procedure, presenting solution algorithms and modern approaches. Subsequently, an implementation of selected types of acquisition functions is developed, which are tested on several functions representing the black box problem.en
dc.description.markDcs
dc.identifier.citationHORNIAK, L. Bayesovká optimalizace: moderní přístupy a varianty [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2025.cs
dc.identifier.other165699cs
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11012/252109
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectbayesovská optimalizáciacs
dc.subjectgaussov procescs
dc.subjectakvizičná funkciacs
dc.subjectočakávané zlepšeniecs
dc.subjectpravdepodobnosť zlepšeniacs
dc.subjectmaximalizácia hornej hranicecs
dc.subjectbayesian optimalizationen
dc.subjectgaussian processen
dc.subjectacquisition functionen
dc.subjectexpected improvementen
dc.subjectprobability of improvementen
dc.subjectmaximization upper bounden
dc.titleBayesovká optimalizace: moderní přístupy a variantycs
dc.title.alternativeBayesian optimization: modern approaches and variantsen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2025-06-11cs
dcterms.modified2025-06-11-18:20:51cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid165699en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.06.12 05:58:58en
sync.item.modts2025.06.12 05:32:37en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav automatizace a informatikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.26 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
2.84 MB
Format:
Unknown data format
Description:
file appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_165699.html
Size:
8.82 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_165699.html
Download
Collections
2025