Využití metod ML a XAI pro detekci anomálií z událostních logů v automobilovém průmyslu v jazyce Python - Remešová, Kateřina (2023)
Cílem bakalářské práce je poskytnout podrobný přehled metod pro detekci anomálií a zkoumat jejich aplikaci na data v automobilovém průmyslu. V teoretické části jsou rozebrány jednotlivé metody, včetně tradičních statistických, vzdálenostních a pravidlových přístupů, stejně jako moderních strojových učení (ML), jako jsou Isolation Forest a Local Outlier Factor (LOF). Dále je zdůrazněna důležitost vysvětlovat blackboxová řešení pomocí metod Explainable Artificial Intelligence (XAI), které umožňují lepší porozumění a důvěru v modely strojového učení. V praktické části práce jsou tyto metody aplikovány na reálná data z automobilového průmyslu týkající se části výrobního procesu vozidel. Pro každou metodu je provedeno důkladné vyhodnocení jejich výkonnosti, interpretace a vhodnosti pro konkrétní úlohy detekce anomálií. V rámci tohoto vyhodnocení jsou zkoumány také různé strategie předzpracování dat včetně nevyváženosti tříd, které mohou mít vliv na účinnost a spolehlivost detekce anomálií. Závěrem práce jsou prezentována doporučení a limity jednotlivých metod detekce anomálií v kontextu automobilového průmyslu. Tato doporučení zahrnují optimální postupy pro nasazení a ladění těchto metod, stejně jako možné směry pro další výzkum a rozvoj v oblasti detekce anomálií a vysvětlitelné umělé inteligence. Bakalářská práce tak přispívá k aktuálním diskusím a úsilí o zlepšení bezpečnosti, spolehlivosti a výkonnosti vozidel a poskytuje užitečný základ pro další výzkum v této oblasti.