Strojové učení v cloudovém prostředí Azure
| dc.contributor.advisor | Bíkl Martin, Ing. | |
| dc.contributor.author | Osovschi, Irina | |
| dc.contributor.referee | Mouček Roman, Ing. Ph.D. | |
| dc.date.accepted | 2020-8-25 | |
| dc.date.accessioned | 2020-11-10T00:39:04Z | |
| dc.date.available | 2019-10-7 | |
| dc.date.available | 2020-11-10T00:39:04Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.date.submitted | 2020-5-7 | |
| dc.description.abstract | Cílem této bakalářské práce je seznámit se s relativně novým oborem moderního světa, strojovým učením. Bakalářská práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. V teoretické části jsou analyzovány hlavní přístupy strojového učení a koncept nástrojů Microsoft Azure. Praktická část obsahuje experimentální sestavení pomocí nástrojů Azure. Skládá se ze dvou modelů, z nichž každý hraje důležitou roli při řešení problému efektivního plánování kapacit zaměstnanců. | cs |
| dc.description.abstract-translated | The purpose of this bachelor's thesis is to get familiar with a relatively new field of the modern world, machine learning. The thesis is divided into two parts - theoretical and practical. In the theoretical part, both the main machine learning approaches and the concept of Microsoft Azure tools are analyzed. The practical part contains an experiment built with the help of Azure tools. It consists of two models, each playing an important role in solving the problem of effective capacity planning of employees. | en |
| dc.description.result | Obhájeno | cs |
| dc.format | 48 s. | cs |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier | 83646 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/41822 | |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.publisher | Západočeská univerzita v Plzni | cs |
| dc.rights | Plný text práce je přístupný bez omezení. | cs |
| dc.rights.access | openAccess | en |
| dc.subject | strojové učení | cs |
| dc.subject | styly učení | cs |
| dc.subject | microsoft azure | cs |
| dc.subject | plánování kapacit | cs |
| dc.subject | modely | cs |
| dc.subject.translated | machine learning | en |
| dc.subject.translated | styles of learning | en |
| dc.subject.translated | microsoft azure | en |
| dc.subject.translated | capacity planning | en |
| dc.subject.translated | models | en |
| dc.thesis.degree-grantor | Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd | cs |
| dc.thesis.degree-level | Bakalářský | cs |
| dc.thesis.degree-name | Bc. | cs |
| dc.thesis.degree-program | Aplikované vědy a informatika | cs |
| dc.title | Strojové učení v cloudovém prostředí Azure | cs |
| dc.title.alternative | Azure Machine Learning | en |
| dc.type | bakalářská práce | cs |
| local.relation.IS | https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=83646 |
Files
Original bundle
1 - 5 out of 5 results
No Thumbnail Available
- Name:
- Thesis.pdf
- Size:
- 1.24 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Plný text práce
No Thumbnail Available
- Name:
- A17B0591P_Hodnoceni.pdf
- Size:
- 27.25 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek vedoucího práce
No Thumbnail Available
- Name:
- A17B0591P_Posudek.pdf
- Size:
- 427.27 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek oponenta práce
No Thumbnail Available
- Name:
- Prubeh_Osovschi.pdf
- Size:
- 245.64 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Průběh obhajoby práce
No Thumbnail Available
- Name:
- Source_Files.zip
- Size:
- 381.9 KB
- Format:
- ZIP
- Description:
- VŠKP - příloha