but.committee	prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (předseda) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (místopředseda) Ing. Lukáš Kekely, Ph.D. (člen) Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen) Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Jak u detekce řešíte důvěru ( confidence ) k přiřazeným značkám? Detekce totiž není čistě ano/ne funkce (např. "12.2" může být datum, obecný řetězec, obecné číslo s pohyblivou čárkou, atd. s různou důvěrou). Je ukládán stav detektorů? Tzn. může se zpřesnit výsledek a důvěra detekce na základě již viděných hodnot (např. na stejných pozicích ve vstupních datech)? Diskutujte efektivitu Vašeho řešení pomocí konkrétních čísel; např. na přiloženém benchmarku samples .	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Smrčka, Aleš	cs
dc.contributor.author	Nováček, Pavel	cs
dc.contributor.referee	Fiedor, Tomáš	cs
dc.date.accessioned	2020-07-14T07:59:18Z
dc.date.available	2020-07-14T07:59:18Z
dc.date.created	2020	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá problematikou automatizovaného získávání znalostí ze strukturovaných dat, konkrétně pak detekcí závislostí datových typů ve stromově strukturovaných datech. Práce je řešena v kontextu platformy Testos, která cílí na automatizaci softwarového testování. Cílem řešení je navrhnout a implementovat nástroj, jenž bude automatizovaně plánovat a spouštět dílčí detekce nad vzorky reálných datových struktur. Detekce budou vykonávány externími moduly označované jako detektory, se kterými bude nástroj spolupracovat. Vytvořené řešení je realizováno jako služba implementující algoritmus, jenž komunikuje s detektory prostřednictvím dobře definovaného protokolu a paralelně jim zadává požadavky na provádění dílčích detekcí, jejichž výsledky následně vyhodnocuje. Službu lze ovládat a úkolovat pomocí vytvořeného HTTP API. Výsledky detekcí, tj. zjištěné významy či závislosti ve vstupních datech, jsou využívány dalšími nástroji platformy Testos za účelem generovaní nových testovacích dat, jejichž struktura odpovídá vstupním vzorkům reálných dat.	cs
dc.description.abstract	This thesis deals with automated knowledge acquisition from structured data, precisely it includes detections of relations of data types in tree-structured data. The thesis is a part of Testos platform, which aims at software testing automation. The goal was to design and implement a solution that would automatically plan and execute detections over samples of real data structures. Detections would be handled by external modules called detectors that would cooperate with the solution. The final tool is a service which implements a algorithm for communicating with detectors via well-defined protocol, sending them requests in parallel to perform detections and handling results of detections. The service can be managed and tasked via created HTTP API. The results of detections, i.e. meanings and relations of input data, are used by other tools of Testos platform for the purpose of generating new test data with structure corresponding to input samples of real data.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	NOVÁČEK, P. Automatizovaná detekce závislostí datových struktur [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.	cs
dc.identifier.other	129146	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/191506
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	strukturovaná data	cs
dc.subject	analýza	cs
dc.subject	abstraktní datový strom	cs
dc.subject	stromová datová struktura	cs
dc.subject	reportér	cs
dc.subject	detektor	cs
dc.subject	JSON	cs
dc.subject	Testos	cs
dc.subject	.NET Core	cs
dc.subject	daty řízené testování	cs
dc.subject	structured data	en
dc.subject	analysis	en
dc.subject	abstract data tree	en
dc.subject	tree data structure	en
dc.subject	reporter	en
dc.subject	detector	en
dc.subject	JSON	en
dc.subject	Testos	en
dc.subject	.NET Core	en
dc.subject	data-driven testing	en
dc.title	Automatizovaná detekce závislostí datových struktur	cs
dc.title.alternative	Automated Detection of Relations in Data Structures	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2020-07-10	cs
dcterms.modified	2020-07-13-23:41:08	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	129146	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.12 18:00:02	en
sync.item.modts	2021.11.12 17:32:41	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Automatizovaná detekce závislostí datových struktur

Files

Original bundle

Collections