Scalable Propabilistic Approximation method in Applications – Matěj Frič
Matěj Frič
Bakalářská práce
Scalable Propabilistic Approximation method in Applications
Scalable Propabilistic Approximation method in Applications
Anotace:
Cílem této práce je rozšířit výzkum nově vyvinuté metody Škálovatelné Pravděpodobnostní Aproximace (SPA) s důrazem převážně na klasifikační problémy. Metoda SPA je uplatněna k diskretizaci spojitých stochastických procesů a v kombinaci s bayesovským modelováním kauzální inference vede k vícekriteriálnímu optimalizačnímu problému, který umožňuje splnit obě kritéria současně. Řešení tohoto problému je …víceAbstract:
This thesis aims to extend the research on the newly developed Scalable Probabilistic Approximation (SPA) method, with emphasis predominantly on classification problems. The SPA method is utilized to discretize continuous stochastic processes and, in conjunction with Bayesian causal inference modeling, leads to a multiobjective optimization problem that is capable of simultaneously resolving both objectives …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 4. 2023
Identifikátor:
http://hdl.handle.net/10084/150159
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 30. 5. 2023
- Vedoucí: Lukáš Pospíšil
- Oponent: Jan Kracík
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
FRIČ, Matěj. \textit{Scalable Propabilistic Approximation method in Applications}. Online. Bakalářská práce. Ostrava: Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, Fakulta elektrotechniky a informatiky. 2023. Dostupné z: https://theses.cz/id/od2x7i/.
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 OstravaVŠB – Technická univerzita Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyBakalářský studijní program:
Výpočetní a aplikovaná matematika
Práce na příbuzné téma
-
Prediction of normal maps using machine learning methods
Ekaterina Korotkaya -
Gradient Boosting Machine and Artificial Neural Networks in R and H2O
Juraj Sabo -
Impact of Data Quality on Deep Learning Algorithms in Computer Vision
Vlastimil Martinek -
Long range computer vision for robotics
Michal Jankovič -
Výběr vhodných metod z oblasti Computer Vision pro klasifikaci a identifikaci prvků uživatelského rozhraní
Jan Bosák -
Rozpoznávání a klasifikace obrazu konvoluční neuronovou sítí
Jakub Pekárek