Mgr. Nikola Vavreková

Master's thesis

Identifikace metod vhodných pro hledání potenciálně příčinných souvislostí ve výrobních datech za účelem snížení zmetkovosti

Identifying appropriate methods for finding potentially causal associations in manufacturing data for the purpose of reducing the scrap rate
Abstract:
The aim of this thesis is to examine the various methods of machine learning and identify those that are suitable for revealing the causes of confusion on production data. The theoretical part presents the statistical methods used in root-cause analysis. In the practical part, models of decision trees, random and boosting forests and neural networks are applied to production data with source code in …more
Abstract:
Cieľom tejto diplomovej práce je preskúmať jednotlivé metódy strojového učenia a identifikovať tie, ktoré sú vhodné pre odhalenie príčin zmätkovosti na výrobných dátach. V teoretickej časti sú predstavené štatistické metódy, ktoré sa využívajú pri root-cause analýze. V praktickej časti sú modely rozhodovacích stromov, náhodných a boosting lesov a neurónových sietí aplikované na výrobné dáta so zdrojovým …more
 
 
Language used: Slovak
Date on which the thesis was submitted / produced: 14. 5. 2021

Thesis defence

  • Date of defence: 22. 6. 2021
  • Supervisor: doc. Mgr. Maria Králová, Ph.D.
  • Reader: Mgr. Hana Fitzová, Ph.D.

Citation record

Full text of thesis

Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:
  • světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Ekonomicko-správní fakulta

Masaryk University

Faculty of Economics and Administration

Master programme / field:
Mathematical and Statistical Methods in Economics / Mathematical and Statistical Methods in Economics