Aplikace algoritmů strojového učení ve spektroskopii – Bc. Jakub Hruška
Bc. Jakub Hruška
Bakalářská práce
Aplikace algoritmů strojového učení ve spektroskopii
Application of Machine Learning Algorithms in Laser-Induced Breakdown Spectroscopy
Anotace:
Tato práce se zabývá aplikací metod redukce dimenze na data pořízená metodou prvkové analýzy LIBS. Studované metody: PCA, kernel-PCA, SOM a t-SNE jsou porovnávány z pohledu schopnosti nalézt v datech skryté struktury. Ty jsou důležité při analýze heterogenních vzorků. Druhým způsobem porovnání je přesnost, s jakou jsou metody schopny zpětně rekonstruovat původní data z redukované reprezentace.Abstract:
This thesis focuses on application of dimensionality reduction methods on data given by LIBS element analysis. Studied methods: PCA, kernel-PCA, SOM and t-SNE are compared in terms of their ability to find hidden structures in the data. The structures are importatnt for analysis of heterogeneous samples. Second point of view of comparison is the accuracy of inverse reconstruction of the original dataset …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 28. 5. 2018
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/x42fi/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 29. 6. 2018
- Vedoucí: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.
- Oponent: Ing. Pavel Pořízka, Ph.D.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasarykova univerzita
Fakulta informatikyBakalářský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika