Využití metod strojového učení pro analýzu vad výrobku

Kittrich, Denis

EN SKPřihlásit se Přihlásit se (EduID)

Theses 6jpt4u

Využití metod strojového učení pro analýzu vad výrobku – Denis Kittrich

Zpět na vyhledávání

Denis Kittrich

Diplomová práce

Využití metod strojového učení pro analýzu vad výrobku

Using Machine Learning Methods to Analyze Product Defects

Anotace:

Diplomová práce se zabývá návrhem a implementací programu s využitím neuronových sítí pro analýzu vad výrobků v sériové výrobě v konkrétním podniku. Teoretická část vysvětluje různé druhy neuronových sítí a jejich možné využití, praktická část se snaží využít dostupných dat z reálného procesu pro analýzu vady.

Abstract:

This thesis is focused on design and implementation of program with using neural networks for product failure analysis in seriál production in certain production facility. Theoretical part explains different kinds of neural networks and their possible usage, practical part tries to use available data from real process for defect analysis.

Klíčová slova

Neuronová síť Analýza Strojové učení

Keywords

Neural network analysis Machine Learning

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 28. 4. 2023

Identifikátor: http://hdl.handle.net/10084/150487

Obhajoba závěrečné práce

Obhajoba proběhla 1. 6. 2023
Vedoucí: Jiří David
Oponent: Tomáš Hinze

Citační záznam

Citovat tuto práci

Citace dle ISO 690:

KITTRICH, Denis. \textit{Využití metod strojového učení pro analýzu vad výrobku}. Online. Diplomová práce. Ostrava: Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, Fakulta materiálově-technologická. 2023. Dostupné z: https://theses.cz/id/6jpt4u/.

@MastersThesis{Kittrich2023thesis,
AUTHOR = "Kittrich, Denis",
TITLE = "Využití metod strojového učení pro analýzu vad výrobku [online]",
YEAR = "2023 [cit. 2024-08-30]",
TYPE = "Diplomová práce",
SCHOOL = "Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, Fakulta materiálově-technologickáOstrava",
NOTE = "SUPERVISOR: Jiří David",
URL = "https://theses.cz/id/6jpt4u/",
}

@MastersThesis{Kittrich2023thesis,
AUTHOR = {Kittrich, Denis},
TITLE = {Využití metod strojového učení pro analýzu vad výrobku},
YEAR = {2023},
TYPE = {Diplomová práce},
INSTITUTION = {Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, Fakulta materiálově-technologická},
LOCATION = {Ostrava},
SUPERVISOR = {Jiří David},
URL = {https://theses.cz/id/6jpt4u/},
URL_DATE = {2024-08-30},
}

{{Citace kvalifikační práce
 | příjmení = Kittrich
 | jméno = Denis
 | instituce = Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, Fakulta materiálově-technologická
 | titul = Využití metod strojového učení pro analýzu vad výrobku
 | url = https://theses.cz/id/6jpt4u/
 | typ práce = Diplomová práce
 | vedoucí = Jiří David
 | rok = 2023
 | počet stran =
 | strany =
 | citace = 2024-08-30
 | poznámka =
 | jazyk = 
}}

Plný text práce

Právo: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.

Obsah online archivu závěrečné práce

Zveřejněno v Theses:

autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty

Jak jinak získat přístup k textu

Instituce archivující a zpřístupňující práci: VŠB – Technická univerzita Ostrava

VŠB – Technická univerzita Ostrava

Fakulta materiálově-technologická

Magisterský studijní program / obor:
Management kvality a řízení průmyslových systémů / Inteligentní řídicí systémy v průmyslu

Práce na příbuzné téma

Image Analysis Using Machine Learning Models
Norbert Komiňák
Implementation of Sample Selection Estimators into Double Machine Learning Framework
Michaela Kecskésová
Localization of mobile devices using machine learning
Aleš Calábek
Exchange rates predictions using machine learning methods
Yaroslav Korobka
Digital document analysis using machine learning methods
Nicholas Čapek
Machine learning analysis and cataloging of extragalactic sources
Matej Kosiba
Demand estimation using Machine Learning methods
Gabriela Moravčíková
Machine Learning for Text Anomaly Detection
Alina Tsykynovska

Všechny práce