Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorBíkl Martin, Ing.
dc.contributor.authorOsovschi, Irina
dc.contributor.refereeMouček Roman, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2020-8-25
dc.date.accessioned2020-11-10T00:39:04Z-
dc.date.available2019-10-7
dc.date.available2020-11-10T00:39:04Z-
dc.date.issued2020
dc.date.submitted2020-5-7
dc.identifier83646
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/41822
dc.description.abstractCílem 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.format48 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectstyly učenícs
dc.subjectmicrosoft azurecs
dc.subjectplánování kapacitcs
dc.subjectmodelycs
dc.titleStrojové učení v cloudovém prostředí Azurecs
dc.title.alternativeAzure Machine Learningen
dc.typebakalářská prácecs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programAplikované vědy a informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThe 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.subject.translatedmachine learningen
dc.subject.translatedstyles of learningen
dc.subject.translatedmicrosoft azureen
dc.subject.translatedcapacity planningen
dc.subject.translatedmodelsen
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Thesis.pdfPlný text práce1,27 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A17B0591P_Hodnoceni.pdfPosudek vedoucího práce27,25 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A17B0591P_Posudek.pdfPosudek oponenta práce427,27 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Prubeh_Osovschi.pdfPrůběh obhajoby práce245,64 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/41822

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra informatiky a výpočetní techniky / Department of Computer Science and Engineering
  5. Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)