Strojové učení a zpracování signálu

Abstract

Tato práce se zabývá možností využití neuronových sítí při analýze jízdních dat závodního vozidla. Analýza spočívá ve vyhledání a klasifikaci jízdních stavů vozidla a v rekonstrukci a predikci průběhu signálu. Práce obsahuje rešerši strojového učení se specializací na neuronové sítě. Popisuje hlavní typy nejčastěji používaných neuronových sítí s rozborem jejich struktury a procesu učení. Dále se zabývá problémem klasifikace a hloubkovou analýzou problému predikce a rekonstrukce signálu. Závěr je věnován implementaci sítě do programu TeleMatrix.This thesis deals with the possibility of using neural networks in the analysis of a racing vehicle telemetry data. The analysis consists of finding and classifying the driving states of the vehicle as well as reconstruction and prediction of the data signal. The thesis consists of a research of machine learning focusing on neural networks. It describes the main types of the most commonly used neural networks with the description of their structure and their learning process. It also deals with the problem of classification and an in-depth analysis of the signal prediction and reconstruction. The conclusion is devoted to the implementation of the network into a TeleMatrix application.