POSUDEK VEDOUCIHO Autor

r \

TECHNICKA UNIVERZITAV LISERCI

l. :,..,.,'

d.' i... {)5!,:i.rj-i:,.:ii.r, I

POSUDEK VEDOUCIHO Autor

z6vEreEn6

pr6ce: _Patrik Drhlik

Vedouciprdce: RNDr. Klara Cisaiov6,

Ph.D.

N&evprdce: ' Strojove ueeni

_a

data mining

A. Udnost abstrahu, klidov6 slova odpovidaji n6plni

prace. . . . .

^{Vyborne (1)}

B. Kvalita zpramvdni

reier6e

Vibornd (1)

C. Reieni ^{pr;ice po} teoretick6 str6nce VYborne (1) D. Vhodnost, piim6ienost pou2it6

metodiky

vibornd ⁽¹⁾ E. Uroveri zpracovani \ isledkO ^a diskuse

F. Vlastni piinos k iesene problematice

HODNOCEITII zAvEneENE TvnUFIKAENI PMGE

VYbornC (1) VybornC (1)

G. Formulace zavaru

prdce

_{Viborne minus} (1-)

H. SplnCni zad6ni (cilt)

prace ..

^SplnCno

l.

Skladba, sprSvnost a riplnost citaci literemich

odajt . .

^V)?bornC minus ^(1-)

J. Typograficke a jazykov6 0rovei (v6. pravopisu) Vfborn6 minus (1-)

K. Formelni niilezitosti

prace

Viborne (1)

(struktura textu, iazeni kapitol, piehlednost ilustraci)

L. Piistup studenta k ieSeni (samostatnost,

aktivita...)

Viborn6 ⁽¹⁾

Koment6ie di piipominky:

Prace je pfispdvkem k hledani formy kuz0 typu MOOC, ktere jsou ve sv6td cestou za vzddldnim pro kohokoliv, kdekoliv a piileiitosti det rovne _Sance vSem. Je to take moZnost jak zmirnit socioekonomicke nerovnosti.

Student musel nejprve absolvovat

kuz

na Coursefe, jednom z nejznamdjsich portali a to kutz piedem urdeny Machine Learning. To se mu UspeSne podaiilo a myglenka dostupnosti \rzd6lani timto zpisobem ho nadchla.

DalSim Ukolem bylo zkusit postavit malou MOOC-ku, zeklad budouciho libereckeho Machine Learning, otestovat pouziti ponalu ALS, hledat zp0sob jak polizovat vikladove videa, jak postavit testy a testovani.

Do budouciho kuzu ^piipravit \ ikladoW algoritmus SVM.

Vysledni program SVM ^prosel testovanim studenty magisterskdho studia. Ze vstiicnych poznamek a piipominek \rzeslo nekolik dalSich Uprav programu. Vysledna finetni veze je tak Wsledkem velk6ho pracovniho nasazeni a je velmi dobnim visledkem, ktenj' bude sou66sti v,iuky piedmCtu Data mining.

...pokraduje na strani 2

TECHNfCXi UNfVERZTTA V L|BERC| FMTMS Studentske 1402t2 461 17 Libercc 1

tel.: +420 485 353 429 |imeno.pdjmeni@tul.cz ^I www tut cz i DIC: CZ 467 47 6ES l

il!r

':-t

TECHNICKA UNMERZITAV LIBERCI

'.|,i ^F ak,.:t,.,,t rnp.hrti{'rilv,'nfair'!rlt,kt

a 'rte'Zt4bort:ter..,\ ^al.Nat t t

Celkov6 zhodnoceni:

Prace je velmi rozs6hla, student ^pracoval s velkim nasazenim a v.y'sledek piedeil vsechna odekavani.

Vsechny teoreticke zkusenosti maji i svrlj prakticky Wstup. ^Zavery jsou doporudenim, ktenim se budeme iidii pfi podaveni projektu, ktery by mohl nabidnout eesk6 spoleenosti i studenttm TUL platformu, ktera d6 Sanci dosShnout absolventim na kvalitn6.isi praci, lepsi vzdeleni, lepsi pochopeni obtiznich t6mat vysokoSkolsk6ho \/zd6l6v6r...

Kuz ma 5 Wkladov'ich videi v ^d6lce piiblizne hodiny, 6 zakladnich temat, vzdy doprovazen6 prezentacemi a testy. VSe je autorskou praci diplomanta. Vtkladova videa jsou poiizen6 technologii EduArt. Bylo testovano n6kolik piisiup0 - nastaveni kamery, vizualizeru, vizualizeru jako kamery. Uk6zalo se, Ze je _v testovani tieba pokraeovat, protoze zachyceni psan6ho v'ikladu ztstav6 ^problemem.

Otazky k obhajob€:

1. Jake dalSi zeznamove moZnosti zn6te, ktere doporueuie testovat 2. Proe je _toto testoveni dolezite

2. Kam bude zaiazen vas program SVM, vysvetlete

Celkovd ldasifikace:

Pr6ce spliuje poZadavky na ud6leni akademickeho titulu, a proto ji doporu6uji k obhajobd

Navrhuji tuto prdci klasifikovat stupnem Vfborn6

⁽¹⁾

V

Liberci dne 5.6.2015

Podpisem soudasnd potvrzuji,

Ze

nejsem v zednem osobnim vztahu k autorovi ^prace

/-r /

/ tr\.,

/ / t'(lurcl

' ' W''l

TECHNfCKA UNIVERZITA V L|BERC| _| FMIMS _I Sludentskd 1402t2 i 461 17 Liberec 1

te|.: +420 _{485 353} 429 jmeno.pijmeni@tul cz I www.tul.cz D|C. C2 467 47 885:]

podpis vedouciho pr6ce

i:Ir