Použití umělých neuronových sítí v Javě pro úlohu rozpoznání falešných zpráv – Marek Vávra
Marek Vávra
Bachelor's thesis
Použití umělých neuronových sítí v Javě pro úlohu rozpoznání falešných zpráv
Implementation of Artificial Neural networks in Java for Classification of False News
Abstract:
Umělé neuronové sítě se v poslední době dostávají do popředí zájmu v oblasti strojového učení. Používání konvolučních a rekurentních architektur umožnuje jejich efektivní použití v různých úlohách dolování z dat. Jednou z úloh je i klasifikace falešných zpráv, jejichž prudký nárůst v posledních letech vedl k nutnosti nalezení nových metod, jak je klasifikovat a zabránit jejich šíření. Touto oblastí …moreAbstract:
In recent years, artificial neural networks established themselves as a key component of machine learning. Recurrent and convolutional architectures enabled their usage for wide variety of problem. Classification of fake news is one of those problems and a theme of this work. Five different goal were set up for this thesis, three theoretical and two practical. Theoretical goals are to introduce field …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 7. 10. 2019
Identifier:
http://www.vse.cz/vskp/eid/76916
Thesis defence
- Date of defence: 16. 6. 2020
- Supervisor: Ondřej Zamazal
- Reader: Miroslav Vacura
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola ekonomická v Prazehttp://www.vse.cz/vskp/eid/76916
Vysoká škola ekonomická v Praze
Bachelor programme / field:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika
Theses on a related topic
-
Explaining convolutional neural network using clustering methods
Adam Bajger -
Comparison of methods for clustering convolutional neural network intercomputation values with respect to explainability
Adrián Bindas -
Modelling small-RNA binding using Convolutional Neural Networks
Eva Klimentová -
implement classification for traffic signs using convolutional neural network
Mohamad Abdulrahman -
Text classification with artificial neural networks
Anouk Wilstra -
Artificial Neural Networks in Space of Stock Returns: Volatility Prediction
Šimon Škorňa -
Interpretation of artificial neural networks for image recognition
Alexey Ulyanin -
Gradient Boosting Machine and Artificial Neural Networks in R and H2O
Juraj Sabo