03678ntm a22005057i 4500 000701281 CZ-PrVSE 20230909171012.0 m d cr n|||||||||| 230909s2023 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Panuška, Roman ISIS:123827 dis Comparison of Methods for the Analysis of Categorical Data with Easy Interpretation eng Porovnání metod pro analýzu kategoriální data se snadnou interpretací / Roman Panuška 2023 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Petr Máša Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2023 Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby 2023 Tato diplomová práce se zabývá představením metod vhodných pro analýzu kategoriálních dat se snadnou interpretací. Primární úlohou je tyto metody identifikovat, představit a následně je otestovat na vhodném datasetu s kategoriálními daty. Práce začíná úvodem do problematiky kategoriálních dat a vysvětlením konceptu explainable AI (XAI) neboli vysvětlitelné umělé inteligence. Následně jsou představeny jednotlivé metody pro analýzu kategoriálních dat se snadnou interpretací, které mohou být také jednoduše integrovány do konceptu XAI, jelikož je jejich rozhodovací proces snadno interpretovatelný. Je zde vhodně shrnut jejich teoretický základ, který má za cíl čtenářovi poskytnout srozumitelný a strukturovaný přehled s popisem jednotlivých metod a přístupů. Druhá část této diplomové práce je praktická a jednotlivé metody jsou otestovány na datasetu s kategoriálními daty. Tato praktická část je zpracována v programovacím jazyce Python za pomoci statistických knihoven a knihoven strojového učení, a může čtenářovi sloužit i jako manuál pro aplikaci metod pro analýzu kategoriálních dat a intepretaci jejich výsledků. V závěrečné části diplomové práce jsou shrnuty klíčové poznatky a doporučení pro využití metod v praxi. Práce poskytuje čtenářům vodítko pro výběr vhodných metod analýzy kategoriálních dat v závislosti na konkrétních úlohách a požadavcích a přispívá k lepšímu porozumění možností a omezení různých metod v oblasti XAI a jejich praktického významu pro analýzu kategoriálních dat. Způsob přístupu: Internet znalostní a webové technologie [obor dipl. práce] diplomové práce fd132022 czenas master's theses eczenas XAI Python Analýza kategoriálních dat Máša, Petr ISIS:17194 ths Sýkora, Lukáš ISIS:36976 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/82719/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/82719 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/82719/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/82719/posudek/oponent/80033 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/82719/priloha/26691 Přiloha k práci https://insis.vse.cz/zp/82719/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse82719 230907 82719