Název: Metody dolování z časových řad
Překlad názvu: Knowledge Discovery from Time Series
Autoři: Krutý, Peter ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2022
Jazyk: slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [slo] [eng]
Táto práca sa zaoberá problematikou získavania znalostí z dát, konkrétne z časových radov. Jej cieľom je uskutočniť prieskum podpory programovacieho jazyka Python pre túto oblasť a následný návrh a implementáciu aplikácie, ktorá umožní demonštráciu a porovnanie vybraných metód dolovania. Metódy sú demonštrované v rámci experimentov, pre ktoré je vybratá vhodná dátová sada. Výstupom práce je porovnanie metód pre jednotlivé úlohy a aplikácia implementujúca zvolené metódy. This thesis is focused on the field of knowledge discovery from data, specifically from time series. Main objective is to research Python programming language support in this area and then design and implement an application that will allow to demonstrate and compare selected methods. Methods are demonstrated in experiments using appropriate data set. The output of the thesis is a comparison of methods for specific tasks and the application implementing selected methods.
Klíčová slova: annotation; classification; clustering; cryptocurrencies; data analysis; data mining; data visualization; decomposition; forecasting; knowledge discovery from databases; Python programming language; representation; search; segmentation; summarization; time series

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/207855

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-612347


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce