02815ntm a22004937i 4500 000714425 CZ-PrVSE 20240615111821.0 m d cr n|||||||||| 240615s2024 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Cap, Ngoc Bao ISIS:155639 dis Predicting the rating of scientific papers eng Predikce hodnocení vědeckých prací / Ngoc Bao Cap 2024 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Tomáš Kliegr 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 predikcí hodnocení vědeckých publikací pomocí metod strojového učení. Hlavním cílem této bakalářské práce je zjistit, s jakou úspěšností lze predikovat recenzní hodnocení vědeckých publikací. Pro dosažení hlavního cíle je provedena rešerše studií zabývající predikcí hodnocení vědeckých publikací. V rámci metodiky jsou popsány softwarové nástroje a knihovny pro aplikování metod strojového učení. Dále je popsán sběr dat a popis datasetů. Také jsou popsány evaluační metriky pro zhodnocení výkonnosti modelů a metody strojového učení. V rámci experimentální části jsou aplikovány tradiční metody strojového učení jako je logistická regrese, lineární regrese, rozhodovací stromy a také rozhraní AutoGluon-Tabular a jazykový model SciBERT. Potom jsou výsledky modelů z experimentální části porovnávány. Způsob přístupu: Internet aplikovaná informatika [obor bakal. práce] bakalářské práce fd132403 czenas bachelor's theses eczenas predikce hodnocení strojové učení Scientometrie Kliegr, Tomáš ISIS:8484 ths Dvořáčková, Lucie ISIS:118793 opn Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/86905/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/86905 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/86905/posudek/vedouci Hodnocení vedoucího https://insis.vse.cz/zp/86905/posudek/oponent/82334 Oponentura https://insis.vse.cz/zp/86905/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse86905 240611 86905