Ing. Stanislav Kuznetsov

Projekty

Moderní data-miningové metody pro pokročilé vytěžování informací z dat

Program
Studentská grantová soutěž ČVUT
Poskytovatel
Jiný tuzemský poskytovatel
Kód
SGS17/210/OHK3/3T/18
Období
2017 - 2019
Popis
Projekt se zaměřuje na perspektivní a neustále se rozšiřující oblast zpracování dat a vytěžování informačně obsažných údajů z dat. K metodám pro získávání informací se stále více využívají vybrané metody umělé inteligence, jako např. neuronové sítě nebo evoluční algoritmy. Do popředí se dostávají i kombinované modely nebo algoritmy pro zpracování textové informace (text mining). Perspektiva a potřebnost těchto témat je zřejmá z faktu, že každým rokem se zdvojnásobuje objem dat. Současně je zpracováváno jen 20 % dostupných dat.

Nové metody předzpracování a vytěžování informací z dat

Program
Studentská grantová soutěž ČVUT
Poskytovatel
Jiný tuzemský poskytovatel
Kód
SGS14/102/OHK3/1T/18
Období
2014
Popis
Projekt se zaměřuje na perspektivní a neustále se rozšiřující oblast předzpracování dat a vytěžování informačně obsažných údajů z dat. K metodám pro získávání informací se stále více využívají vybrané metody umělé inteligence, jako např. neuronové sítě nebo evoluční algoritmy. Do popředí se dostávají i kombinované modely nebo algoritmy pro zpracovování textové informace (text mining). Perspektiva a pořebnost těchto témat je zřejmá z faktu, že každým rokem se zdvojnásobuje objem dat. Současně je zpracováváno jen 20 % dostupných dat.

Pokročilé metody zpracování dat a vytěžování informací

Program
Studentská grantová soutěž ČVUT
Poskytovatel
Jiný tuzemský poskytovatel
Kód
SGS15/117/OHK3/1T/18
Období
2015
Popis
Projekt se zaměřuje na perspektivní a neustále se rozšiřující oblast zpracování dat a vytěžování informačně obsažných údajů z dat. K metodám pro získávání informací se stále více využívají vybrané metody umělé inteligence, jako např. neuronové sítě nebo evoluční algoritmy. Do popředí se dostávají i kombinované modely nebo algoritmy pro zpracování textové informace (text mining). Perspektiva a potřebnost těchto témat je zřejmá z faktu, že každým rokem se zdvojnásobuje objem dat. Současně je zpracováváno jen 20 % dostupných dat.

Vytěžování informací z nestrukturovaných dat

Program
Studentská grantová soutěž ČVUT
Poskytovatel
Jiný tuzemský poskytovatel
Kód
SGS16/119/OHK3/1T/18
Období
2016
Popis
Projekt je zaměřen na vytěžování (data-mining) nestrukturovaných data z obsáhlých zdrojů. Jedná se zejména o obrazová a textová data. Pro zpracování těchto nestrukturovaných dat budou využity vybrané metody umělé inteligence (zejména neuronové sítě/deep learning, evoluční techniky a metody zpracování obrazu) a pokročilé metody z oblasti data-miningu (metody text-miningu a strojového učení). Perspektiva a potřebnost těchto témat je zřejmá z faktu, že každým rokem se zdvojnásobuje objem dat. V současnosti je zpracováváno jen 20 % dostupných dat.