but.committee	doc. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (místopředseda) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen) doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) Ing. Jaroslav Rozman, 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: Jakým způsobem by šel Váš systém propojit s jinými genealogickými systémy, jako je například DEMoS? Porovnal jste model bez použití dotrénování s modelem, který danou metodu používá?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie a umělá inteligence	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Rozman, Jaroslav	cs
dc.contributor.author	Hříbek, David	cs
dc.contributor.referee	Zbořil, František	cs
dc.date.accessioned	2021-06-25T07:55:43Z
dc.date.available	2021-06-25T07:55:43Z
dc.date.created	2021	cs
dc.description.abstract	V teto praci je reseno vytvoreni systemu, ktery umoznuje nahrani a anotaci skenu historickych dokumentu a nasledne aktivni doucovani modelu pro rozpoznavani znaku (OCR) na dostupnych anotacich (vyznacenych radcich a jejich prepisech). V praci je popsan proces, klasifikovany techniky a uveden existujici system pro rozpoznavani znaku. Predevsim je kladen duraz na metody strojoveho uceni. Dale jsou vysvetleny metody aktivniho uceni a navrhnut zpusob doucovani OCR modelu z anotovanych skenu. Zbytek prace se zabyva konkretnim navrhem, implementaci, dostupnymi datasety, vyhodnocenim uspesnosti rozpoznavani znaku vlastnorucne vytvoreneho OCR modelu a testovanim celeho systemu.	cs
dc.description.abstract	This work deals with the creation of a system that allows uploading and annotating scans of historical documents and subsequent active learning of models for character recognition (OCR) on available annotations (marked lines and their transcripts). The work describes the process, classifies the techniques and presents an existing system for character recognition. Above all, emphasis is placed on machine learning methods. Furthermore, the methods of active learning are explained and a method of active learning of available OCR models from annotated scans is proposed. The rest of the work deals with a system design, implementation, available datasets, evaluation of self-created OCR model and testing of the entire system.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	HŘÍBEK, D. Active Learning pro zpracování archivních pramenů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.	cs
dc.identifier.other	136788	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/200159
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	Strojove uceni	cs
dc.subject	uceni s ucitelem	cs
dc.subject	aktivni uceni	cs
dc.subject	OCR	cs
dc.subject	opticke rozpoznavani znaku	cs
dc.subject	aktivni uceni pro rozpoznavani rucne psaneho textu	cs
dc.subject	anotace skenu historickych dokumentu.	cs
dc.subject	Machine learning	en
dc.subject	supervised learning	en
dc.subject	active learning	en
dc.subject	OCR	en
dc.subject	optical character recognition	en
dc.subject	active learning in handwritten text recognition	en
dc.subject	annotation of historical document scans.	en
dc.title	Active Learning pro zpracování archivních pramenů	cs
dc.title.alternative	Active Learning for Processing of Archive Sources	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2021-06-23	cs
dcterms.modified	2021-06-24-11:35:09	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	136788	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.12 23:08:12	en
sync.item.modts	2021.11.12 21:54:26	en
thesis.discipline	Strojové učení	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Active Learning pro zpracování archivních pramenů

Files

Original bundle

Collections