Nástroj pro optimalizaci struktury neuronových sítí
| but.committee | doc. Ing. Karel Burda, CSc. (předseda) doc. Ing. Miloš Orgoň, Ph.D. (místopředseda) Ing. Jaromír Hrad, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Lieskovan (člen) Mgr. Jakub Vostoupal (člen) Ing. Ján Sláčik (člen) | cs |
| but.defence | Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta. Otázky oponenta: Jaký je hlavní rozdíl mezi lokálním a globálním minimem? Student odpověděl na otázku. Jakým způsobem může počet epoch ovlivnit dosažené výsledky, dochází vždy k vytvoření kvalitnějšího modelu? Student odpověděl na otázku. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační bezpečnost | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Holasová, Eva | cs |
| dc.contributor.author | Štark, Daniel | cs |
| dc.contributor.referee | Kuchař, Karel | cs |
| dc.date.accessioned | 2023-06-08T06:56:19Z | |
| dc.date.available | 2023-06-08T06:56:19Z | |
| dc.date.created | 2023 | cs |
| dc.description.abstract | Tato diplomová práce se zabývá optimalizací struktur umělých a konvolučních neuronových sítí. V teoretické části práce jsou mimo jiné popsány hyperparametry, které tyto struktury tvoří. Dále jsou popsány metriky, pomocí kterých lze struktury ohodnotit. Praktickým výstupem práce je nástroj, který na základě uživatelského nastavení dokáže pro daný dataset automaticky vygenerovat struktury neuronových sítí, otestovat je, a pro ty nejlepší z nich vypsat přehlednou zprávu. Nástroj je naimplementován v jazyce Python, s využitím knihoven TensorFlow a Keras. Součástí praktické části práce je kromě podrobného popisu zdrojového kódu nástroje také jeho testování na dobře známých ukázkových datasetech a na datasetu vyjadřujícím provoz v průmyslové síti během probíhajících kybernetických útoků. | cs |
| dc.description.abstract | This thesis deals with optimizing the structures of artificial and convolutional neural networks. The hyperparameters, from which these structures are comprised of, are described in the theoretical part of this thesis. In addition, it explains the metrics used for evaluation of these structures. The practical outcome of this thesis is a tool capable of automatically generating neural network structures for a given dataset based on userdefined configuration. The tool also automatically tests the generated structures and creates reports which summarize the performace of the best generated structures. The tool is implemented using Python language, with utilization of TensorFlow and Keras libraries. In addition to providing a detailed source code description, the practical part of the thesis includes testing the tool on well-known datasets, as well as a dataset simulating traffic of an industrial network under ongoing cyber attack. | en |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | ŠTARK, D. Nástroj pro optimalizaci struktury neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023. | cs |
| dc.identifier.other | 151274 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/210101 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | strojové učení | cs |
| dc.subject | klasifikace | cs |
| dc.subject | neuronová síť | cs |
| dc.subject | optimalizace struktury | cs |
| dc.subject | Python | cs |
| dc.subject | TensorFlow | cs |
| dc.subject | Keras | cs |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | classification | en |
| dc.subject | neural network | en |
| dc.subject | structure optimization | en |
| dc.subject | Python | en |
| dc.subject | TensorFlow | en |
| dc.subject | Keras | en |
| dc.title | Nástroj pro optimalizaci struktury neuronových sítí | cs |
| dc.title.alternative | Neural network structure optimization tool | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2023-06-07 | cs |
| dcterms.modified | 2023-06-07-13:34:45 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 151274 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2023.06.08 08:56:19 | en |
| sync.item.modts | 2023.06.08 08:13:59 | en |
| thesis.discipline | bez specializace | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikací | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |