but.committee	prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda) doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (místopředseda) Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " B ". Otázky u obhajoby: Na straně 35 je vyhodnocení problému nalezení k-možných expertů pro řešení problému, ve kterém porovnáváte Vámi navržené metody s existujícím SBR. Proč jste použil lineární aproximaci přesnosti pro SBR klasifikátor? Z dat se zdá, že jeho přesnost by ve skutečnosti mohla být vyšší než vypočtená. Máte nějaké vysvětlení nízké přesnost klasifikace nalezení k-možných expertů pro řešení problému pro k menší než polovina velikosti skupiny SBR?	cs
but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Pluskal, Jan	en
dc.contributor.author	Marušic, Marek	en
dc.contributor.referee	Ryšavý, Ondřej	en
dc.date.created	2018	cs
dc.description.abstract	Umelá inteligencia je pozoruhodne populárna v dnešnej dobe, pretože si dokáže poradiť s rôznymi veľmi komplexnými úlohami v odvetviach ako napr. spracovanie obrazu, spracovanie zvuku, spracovanie prirodzeného jazyka a podobne. Keďže Red Hat doteraz už vyriešil obrovksé množstvo zákazníckych požiadavkov počas podpory rôznych produktov. Preto bola navrhnutá myšlienka použiť umelú inteligenciu práve na tieto dáta a docieliť tak zlepšenie a zrýchlenie procesu riešenia zákaznícky požiadavkov. V tejto práci sú popísané použité techniky na spracovanie týchto dát a úlohy, ktoré je možné riešiť pomocou hlbokých neurónových sietí. Taktiež sú v tejto práci popísane rôzne modely, ktoré boli vytvorené počas riešenia tejto práce a snažia sa adresovať rôzne úlohy. Ich výkony sú porovnané na spomínaných úlohách.	en
dc.description.abstract	Artificial intelligence is remarkably popular these days. It can be used to resolve various highly complex tasks in fields such as image processing, sound processing, natural language processing, etc. Red Hat has an extensive database of resolved support cases. Therefore an idea was proposed to use these data for data mining and information retrieval in order to ease a resolution process of the support cases. In this work, various deep neural network models were created for prediction of features which could help during the resolution process. Techniques and models used in this work are described as well as their performance in the specific tasks. Comparison of individual models is outlined as well.	cs
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	MARUŠIC, M. Zpracování zákaznických požadavků za použití hlubokých neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.	cs
dc.identifier.other	114744	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/84927
dc.language.iso	en	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	Red Hat	en
dc.subject	Support	en
dc.subject	Customer	en
dc.subject	Deep Learning	en
dc.subject	Natural Language	en
dc.subject	Neural Networks	en
dc.subject	Neuron	en
dc.subject	Text Processing	en
dc.subject	Data Mining	en
dc.subject	Red Hat	cs
dc.subject	Podpora	cs
dc.subject	Zákazník	cs
dc.subject	Hlboké učenie	cs
dc.subject	Prirodzený jazyk	cs
dc.subject	Spracovanie Prirodzeného Jazyka	cs
dc.subject	Neurónové Siete	cs
dc.subject	Neurón	cs
dc.subject	Získavanie Znalostí z dát	cs
dc.title	Zpracování zákaznických požadavků za použití hlubokých neuronových sítí	en
dc.title.alternative	Deep Neural Networks Used for Customer Support Cases Analysis	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2018-06-19	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:13:19	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	114744	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:27:04	en
sync.item.modts	2025.01.17 12:18:48	en
thesis.discipline	Bioinformatika a biocomputing	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav informačních systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Zpracování zákaznických požadavků za použití hlubokých neuronových sítí

Files

Original bundle

Collections