Number of the records: 1
Metody strojového učení pro zpracování ekologických dat
Title statement Metody strojového učení pro zpracování ekologických dat [rukopis] / Radomír Nádvorník Additional Variant Titles Metody strojového učení pro zpracování ekologických dat: rozpoznávání a klasifikace fotografií čolka velkého Personal name Nádvorník, Radomír (dissertant) Translated title Machine learning in ecological data processing: recognition and classification of Triturus cristatus images Issue data 2019 Phys.des. 50 : il., schémata, tab. + 1 CD Note Ved. práce Eduard Bartl Another responsib. Bartl, Eduard (thesis advisor) Another responsib. Univerzita Palackého. Katedra informatiky (degree grantor) Keywords Strojové učení * čolek velký * webová aplikace * Google Cloud * Machine learning * Great Crested Newt * application * Google Cloud Form, Genre diplomové práce master's theses UDC (043)378.2 Country Česko Language čeština Document kind PUBLIKAČNÍ ČINNOST Title Mgr. Degree program Navazující Degree program Informatika Degreee discipline Informatika book
Kvalifikační práce Downloaded Size datum zpřístupnění 00226146-166078289.pdf 55 9.7 MB 10.05.2019 Posudek Typ posudku 00226146-ved-191989525.pdf Posudek vedoucího 00226146-opon-402297640.pdf Posudek oponenta
Práce pojednává o webové aplikaci, která byla vytvořena pro účely rozpoznávání a klasifikace fotografií čolka velkého. Aplikace byla vytvořena na námět a ve spolupráci s katedrou ekologie a životního prostředí na přírodovědecké fakultě v Olomouci. První část textu se zaměřuje na popis sběru dat a způsob jakým jsou data vyhodnocována. Další část textu navazuje popisem metod strojového učení a metod zpracování obrazu, které byly využity při implementaci a poslední část práce je věnována podrobnému technickému popisu řešení.The thesis discuss a web application designed for recognition and classification of Triturus cristatus images. The application was created on the suggestion and in cooperation with the Department of Ecology and the Environment at the Faculty of Science in Olomouc. The first part of the text focuses on the description of the data collection and the way the data are evaluated. The second part of the text describes the methods of machine learning and image processing used during the implementation and the last part of the thesis is devoted to the detailed technical description of the application.
Number of the records: 1