Přístupy strojového učení v úloze klasifikace rentgenových snímků - Veverka, Jaroslav (2021)
Práce se zabývá dvěma stěžejními přístupy strojového učení používanými k řešení klasifikační úlohy nad snímky. Jejím cílem je prostřednictvím provedené komparativní klasifikační úlohy nad rentgenovými snímky plic ověřit, zda modely založené přístupu využívající metodu CNN vykazují v rámci konkrétní úlohy lepší klasifikační schopnosti než modely založené na tradičním přístupu kombinující nesupervizovanou extrakci příznaků a použití tradičních metod strojového učení. Oba přístupy, jejichž identifikace je výsledkem provedeného popisu geneze disciplíny Computer Vision a rešerše mapující současné tendence v oblasti automatické detekce zápalu plic z rentgenových snímků plic, jsou proti sobě postaveny v rámci konkrétní klasifikační úlohy. Evaluace sady modelů z obou přístupů prokazuje dominanci modelů založených na přístupu využívající metodu CNN nad modely založenými na přístupu tradičním, a tím v zásadě potvrzuje dílčím způsobem roli metody CNN jakožto state-of-the-art přístupu v oblasti supervizované klasifikace snímků.