Neuronové sítě jako řešení informačního přehlcení – Tomáš Rybenský
Tomáš Rybenský
Master's thesis
Neuronové sítě jako řešení informačního přehlcení
Neural networks as an information overload solution
Abstract:
Tato práce řeší problém informačního přehlcení a porovnává technické a psychologické řešení informačního přehlcení na konkrétním problému, kterým je informační přehlcení, způsobené nevyžádanou poštou. Důraz je kladen na technické řešení, které je realizováno použitím neuronové sítě s důrazem na kontext uživatele. Jako psychologické řešení je představeno omezování přístupu k informacím (escaping). Pro …moreAbstract:
This thesis deals with the problem of information overload and compares the technical and psychological solution of information overload on a particular problem – information overload caused by spam. Emphasis is placed on a technical solution that is implemented using a neural network with an emphasis on user context. As a psychological solution, limiting access to information (escaping) is introduced …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 10. 2018
Identifier:
http://www.vse.cz/vskp/eid/76119
Thesis defence
- Date of defence: 5. 6. 2019
- Supervisor: Tomáš Sigmund
- Reader: Radim Čermák
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/76119
Vysoká škola ekonomická v Praze
Master programme / field:
Aplikovaná informatika / Informační management
Theses on a related topic
-
Informační přetížení a možnosti jeho eliminace
Pavel Chřibek -
Informační přehlcení při řízení automobilů a jeho dopady na člověka
Arso Ivoševič -
Informační přehlcení a jeho možné řešení produktovou změnou
Michal Novák -
Fast object detection on mobile platforms using neural networks
Tomáš Repák -
Optimization techniques of neural networks for mobile platforms during training phase
Adam Grygar -
Simulating drone automation in agriculture using neural networks
Jakub Valent -
Particle detection in electron microscopy images using neural networks
Roman Ďuriš -
Prostate Cancer Prediction with Graph Neural Networks
Štěpán Řihák