Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorBulín Martin, Ing. M.Sc.
dc.contributor.authorKimlová, Vladimíra
dc.contributor.refereeŠvec Jan, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2023-6-20
dc.date.accessioned2024-01-15T23:11:14Z-
dc.date.available2022-10-17
dc.date.available2024-01-15T23:11:14Z-
dc.date.issued2023
dc.date.submitted2023-5-19
dc.identifier93417
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/55117-
dc.description.abstractNeuronové sítě jsou dnes dominantním nástrojem pro mnoho úloh v oblasti strojového učení a umělé inteligence. Avšak pro dosažení vysoké přesnosti řešení dané úlohy je potřeba velké množství anotovaných dat pro trénování sítě, což může být časově náročné a drahé. Tato bakalářská práce se zaměřuje na využití lidské interakce při trénování neuronových sítí (tzv. human-in-the-loop přístup) s cílem umožnit neuronové síti se učit nové věci v reálném čase a rychle a flexibilně reagovat na nové situace. Výsledná metoda umožňuje adaptivní dotrénování libovolných vzorků a tříd v reálném čase na neuronové síti pro klasifikaci záměru. Tento proces je uskutečněn prostřednictvím interaktivního hlasového dialogu a Sentence Transformeru. Síť pro klasifikaci záměru byla vytvořena pomocí transfer learningu pro efektivnější trénování a zlepšení schopnosti generalizace. Celý systém je navržen tak, aby byl snadno použitelný a mohl být nasazen na zařízení s omezenými výpočetními zdroji, jako je Raspberry Pi.cs
dc.format71
dc.language.isocs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plzni
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení
dc.subjectdopředná neuronová síťcs
dc.subjecthuman-in-the-loopcs
dc.subjectsentence-transformercs
dc.subjecttransfer learningcs
dc.subjectfine-tuningcs
dc.subjectklasifikace záměrucs
dc.subjectraspberry pics
dc.titleNeuronové sítě pro porozumění řečics
dc.title.alternativeNeural networks for spoken language understandingen
dc.typebakalářská práce
dc.thesis.degree-nameBc.
dc.thesis.degree-levelBakalářský
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd
dc.thesis.degree-programKybernetika a řídicí technika
dc.description.resultObhájeno
dc.description.abstract-translatedNeural networks have become a dominant tool for many tasks in the field of machine learning and artificial intelligence. However, achieving high accuracy in solving a given task requires a large amount of annotated data for network training, which can be time-consuming and expensive. This bachelor's thesis focuses on utilizing human interaction in the training of neural networks (the human-in-the-loop approach) to enable the network to learn new things in real-time and to quickly and flexibly respond to new situations. The resulting method allows for real-time fine-tuning of samples and classes using a voice dialogue and Sentence Transformer on a neural network for intent classification. The intent classification network was created using transfer learning for more efficient training and improved generalization ability. The system is designed to be easily deployable and can be deployed on devices with limited computing resources, such as Raspberry Pi.en
dc.subject.translatedfeedforward neural networken
dc.subject.translatedhuman-in-the-loopen
dc.subject.translatedsentence-transformeren
dc.subject.translatedtransfer learningen
dc.subject.translatedfine-tuningen
dc.subject.translatedintent classificationen
dc.subject.translatedraspberry pien
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
BP_Kimlova.pdfPlný text práce3,78 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
PosudekVedoucihoSTAG.pdfPosudek vedoucího práce60,02 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
PosudekOponentaSTAG.pdfPosudek oponenta práce63,04 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Prubeh obhajoby Kimlova.pdfPrůběh obhajoby práce81,24 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/55117

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 kybernetiky / Department of Cybernetics
  5. Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY)