Strojové učení v oblasti rozpoznávání obrázků : Analýza a porovnání platforem - Adamovich, Georgy; Chudán, David; Švarc, Lukáš; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2024)
Tato bakalářská práce se zabývá schopnostmi a aplikacemi platforem strojového učení zaměřených na úlohy rozpoznávání obrázků. Úvodem jsou představeny základní principy strojového učení, jeho vývoj, hlavní techniky a významná role rozpoznávání obrázků v současných technologiích. Důraz je kladen na tři klíčové platformy – Google Cloud Platform, Microsoft Azure a BigML, které byly vybrané pro jejich odlišné přístupy v aplikaci strojového učení, uživatelskou přívětivost a podporu různých úrovní uživatelů. Experimentální část detailně popisuje výběr datové sady, postup trénování a specifická kritéria hodnocení modelů pro každou platformu, včetně výkonnosti, nákladů a přístupnosti. K hodnocení a srovnání výsledků jednotlivých platforem byla využita Fullerova metoda, která umožňuje strukturovanou analýzu na základě stanovených kritérií. Prostřednictvím srovnání práce odhaluje nuance, které činí jednotlivé platformy vhodnými pro konkrétní typy projektů, od podnikové škálovatelnosti až po jednoduchost ve vzdělávacím kontextu. Výsledky poskytují praktické poznatky pro volbu optimálních platforem pro zpracování vizuálních dat s cílem efektivního nasazení v oblastech, kde je vyžadována přesnost při analýze obrazů, jako je zdravotnictví, bezpečnost a autonomní systémy.
Vedoucí práce: David Chudán
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2024
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2024
Způsob přístupu: Internet
Keywords: aplikovaná informatika [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses