Techniky A.I. aplikované pro datovou analýzu v oblasti automotive
Show simple item record
dc.contributor.advisor |
Šenkeřík, Roman
|
|
dc.contributor.author |
Bedáňová, Eva
|
|
dc.date.accessioned |
2023-12-20T14:17:22Z |
|
dc.date.available |
2023-12-20T14:17:22Z |
|
dc.date.issued |
2022-12-02 |
|
dc.identifier |
Elektronický archiv Knihovny UTB |
|
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10563/54612
|
|
dc.description.abstract |
Tato magisterská práce se zabývá aplikací technik umělé inteligence, konkrétně Restricted Boltzman Machine (RBM) a Recurrent Neural Network (RNN), k analýze dat o prodeji a výrobě automobilů. Recurrent Neural Network se zaměřuje na analýzu časových řad pro předpovídání prodejních trendů. Naproti tomu se Restricted Boltzman Machine zaměřuje na predikci nárůstu prodeje na základě vzorku na základě údajů specifických pro jednotlivé země. Cílem studie je poskytnout cenné poznatky, testování různých konfigurací pro modely, a ukázat možné zlepšení rozhodování v automobilovém průmyslu pomocí těchto modelů umělé inteligence. |
|
dc.format |
88 s. (126 439 znaků) |
|
dc.language.iso |
en |
|
dc.publisher |
Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně |
|
dc.rights |
Bez omezení |
|
dc.subject |
AI
|
cs |
dc.subject |
RBM
|
cs |
dc.subject |
RNN
|
cs |
dc.subject |
automobilová data
|
cs |
dc.subject |
prodej
|
cs |
dc.subject |
výroba
|
cs |
dc.subject |
analýza časových řad
|
cs |
dc.subject |
predikce
|
cs |
dc.subject |
AI
|
en |
dc.subject |
RBM
|
en |
dc.subject |
RNN
|
en |
dc.subject |
Automotive Data
|
en |
dc.subject |
Sales
|
en |
dc.subject |
Production
|
en |
dc.subject |
Time-series Analysis
|
en |
dc.subject |
Forecasting
|
en |
dc.title |
Techniky A.I. aplikované pro datovou analýzu v oblasti automotive |
|
dc.title.alternative |
A.I. Techniques Applied to Automotive Data Analysis |
|
dc.type |
diplomová práce |
cs |
dc.contributor.referee |
Kotyrba, Martin |
|
dc.date.accepted |
2023-09-11 |
|
dc.description.abstract-translated |
This master thesis explores the application of artificial intelligence techniques, specifically Restricted Boltzman Machine (RBM) and Recurrent Neural Network (RNN), to analyse automotive sales and production data. Recurrent Neural Network focuses on time-series analysis for forecasting sales trends. In contrast, Restricted Boltzman Machine focuses on sample-based prediction of sales increases based on country-specific data. The study aims to provide valuable insights and improve decision-making in the automotive industry using these AI models. |
|
dc.description.department |
Ústav informatiky a umělé inteligence |
|
dc.thesis.degree-discipline |
Softwarové inženýrství |
cs |
dc.thesis.degree-discipline |
Software Engineering |
en |
dc.thesis.degree-grantor |
Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky |
cs |
dc.thesis.degree-grantor |
Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics |
en |
dc.thesis.degree-name |
Ing. |
|
dc.thesis.degree-program |
Informační technologie |
cs |
dc.thesis.degree-program |
Information Technologies |
en |
dc.identifier.stag |
63376
|
|
dc.date.submitted |
2023-08-25 |
|
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
Show simple item record
Search DSpace
Browse
-
All of DSpace
-
This Collection
My Account