Predikce a analýza dopravní situace pomocí metod strojoveho učení
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato 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.
This 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.
This 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.
Description
Citation
JAŠEK, F. Predikce a analýza dopravní situace pomocí metod strojoveho učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Tomáš Kratochvíl, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Tomáš Frýza, Ph.D. (místopředseda)
doc. RNDr. Jitka Poměnková, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Drexler, Ph.D. (člen)
Ing. Jitka Vágnerová, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2021-08-26
Defence
Student prezentuje výsledky své diplomové práce dále prezentuje odpovědi na otázky oponenta a vedoucího práce. doc. Ing. Tomáš Frýza, Ph.D. K čemu se vztahuje hodnocení 40%? Studetn vysvětluje. Čím je způsobeno toto nízké číslo? Student zmiňuje malý počet testovacích snímků v datasetu a velikost filtru. Jaké jste použil datasety a kolik vzorků tam bylo? Student vysvětluje, že použil dataset se 7000 vzorky. Našel jste práce, které používaly stejné datasety a měli lepší přesnost? Student odpovídá, že ano. Ing. Jitka Vágnerová, Ph.D.
Jaká je cílová aplikace? Student zmiňuje, že by byly použity záběry z palubní kamery pro detekci kolize. Jak jste síť trénoval? Student odpovídá. Je reálné toto použít v běžných počítačích, které jsou v autě? Student odpovídá, že ano.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení