03563ntm a22005417i 4500 000714415 CZ-PrVSE 20241124190359.0 m d cr n|||||||||| 241124s2024 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Adamovich, Georgy ISIS:139890 dis Machine learning in image recognition : analysis and comparison of platforms eng Strojové učení v oblasti rozpoznávání obrázků : Analýza a porovnání platforem Georgy Adamovich 2024 ?? stran : digital, PDF soubor 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 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. Způsob přístupu: Internet aplikovaná informatika [obor bakal. práce] bakalářské práce fd132403 czenas bachelor's theses eczenas klasifikace obrazu Google Cloud Platform Microsoft Azure Strojové učení BigML histogramy orientovaných gradientů rozpoznávání obrázků Chudán, David js20100609002 ths Švarc, Lukáš ISIS:85997 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/86830/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/86830 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/86830/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/86830/posudek/oponent/84567 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/86830/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse86830 241120 86830