Automatické hodnocení instancí pomocí umělých neuronových sítí

Plšek, Ondřej

Automatické hodnocení instancí pomocí umělých neuronových sítí

DSpace Repository

Language: English čeština

Automatické hodnocení instancí pomocí umělých neuronových sítí

dc.contributor.advisor	Komínková Oplatková, Zuzana
dc.contributor.author	Plšek, Ondřej
dc.date.accessioned	2015-03-08T21:17:27Z
dc.date.available	2015-03-08T21:17:27Z
dc.date.issued	2014-02-21
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/30291
dc.description.abstract	Cílem diplomové práce je přijít na způsob, jak lze vyhodnocovat kvalitu automobilové inzerce pomocí umělých neuronových sítí. Teoretická část obsahuje úvod do problematiky neuronových sítí, obecně popisuje jednotlivé typy, topologie a učící algoritmy. Popisuje také problémy, které při učení mohou nastat. V praktické části jsou nejprve popsány technologie použité pro řešení problému a způsob, jakým se získávají data z inzertních serverů. Poté je přistoupeno k realizaci samotné neu-ronové sítě a vyhodnocení výsledků.
dc.format	71 s. (74 000) znaků
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	neuronové sítě	cs
dc.subject	data mining	cs
dc.subject	web	cs
dc.subject	crawling	cs
dc.subject	inzerce	cs
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	data mining	en
dc.subject	web	en
dc.subject	crawling	en
dc.subject	advertising	en
dc.title	Automatické hodnocení instancí pomocí umělých neuronových sítí
dc.title.alternative	The Automatic Evaluation of Instances by Means of Artificial Neural Networks
dc.type	diplomová práce	cs
dc.contributor.referee	Volná, Eva
dc.date.accepted	2014-06-03
dc.description.abstract-translated	The aim of this thesis is to find a solution how to measure a quality of car advertisements using neural networks. The theoretical part contains an introduction to the topic of the neu-ral networks and generally describes their types, topologies and learning rules. It describes also problems that may occur during the learning. In the practical part used technologies are described. It describes the way how to obtain a data from advertising servers. At the end the neural network is implemented and the results are evaluated.
dc.description.department	Ústav informatiky a umělé inteligence
dc.thesis.degree-discipline	Informační technologie	cs
dc.thesis.degree-discipline	Information Technologies	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky	cs
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics	en
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Inženýrská informatika	cs
dc.thesis.degree-program	Engineering Informatics	en
dc.identifier.stag	36655
utb.result.grade	C
dc.date.submitted	2014-05-15
local.subject	umělé neuronové sítě	cs
local.subject	inzerce	cs
local.subject	učící se systémy	cs
local.subject	artificial neural networks	en
local.subject	advertisements	en
local.subject	learning systems	en