Zpracování dat pro použítí neuronových sítí

Bohdan Volkov

Bakalářská práce

Data processing for the use of neural networks

Anotace:

Tato bakalářská práce se zabývá metodami a algoritmy pro zpracování dat určených pro použití v neuronových sítích. V teoretické části jsou představeny základní koncepty neuronových sítí, jejich typy a principy fungování. Důraz je kladen na procesy předzpracování dat, zahrnující normalizaci, integraci a čištění dat, detekci odlehlých hodnot a augmentaci datových souborů. Praktická část se zaměřuje na vývoj algoritmů pro poloautomatické zpracování 3D dat reprezentovaných mračny bodů. Implementovány jsou metody segmentace pomocí algoritmu DBSCAN, geometrické transformace zahrnující škálování a translaci, protažení bodů podél vektoru a přidávání Gaussovského šumu. Tyto metody umožňují efektivní rozšíření a označení datových souborů, což je klíčové pro trénink neuronových sítí v různých aplikačních oblastech. Výsledky ukazují, že navržené algoritmy významně přispívají k optimalizaci zpracování dat pro neuronové sítě a zlepšují jejich schopnost generalizace.

Abstract:

This bachelor thesis focuses on methods and algorithms for processing data intended for use in neural networks. The theoretical part introduces the basic concepts of neural networks, their types, and principles of operation. Emphasis is placed on data preprocessing processes, including normalization, integration, cleaning, outlier detection, and data augmentation. The practical part focuses on the development of algorithms for semi-automatic processing of 3D data represented by point clouds. The implemented methods include segmentation using the DBSCAN algorithm, geometric transformations involving scaling and translation, stretching points along a vector, and adding Gaussian noise. These methods enable effective expansion and labeling of datasets, which is crucial for training neural networks in various application areas. The results show that the proposed algorithms significantly contribute to optimizing data processing for neural networks and improve their ability to generalize.

Klíčová slova

neuronové sítě, zpracování dat, předzpracování dat, augmentace dat, DBSCAN, mračna bodů, 3D data, segmentace, geometrické transformace, normalizace dat, labelování dat, umělá inteligence, klastrování, čištění dat, balancování dat

Keywords

neural networks, data processing, data preprocessing, data augmentation, DBSCAN, point clouds, 3D data, segmentation, geometric transformations, data normalization, data labeling, artificial intelligence, clustering, data cleaning

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 26. 3. 2025

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 20. 5. 2025
• Vedoucí: RNDr. Alexander Galba
• Oponent: Jan Masner, Ph.D.

Česká zemědělská univerzita v Praze

Provozně ekonomická fakulta

Bakalářský studijní program:
Informatika