dc.contributor.advisor	Lamr Marián, Ing. Ph.D. :60100	cs
dc.contributor.author	Štýbr, Matěj	cs
dc.contributor.referee	Podlipný Martin, Ing. :68559	cs
dc.date.accessioned	2025-07-14T12:10:04Z
dc.date.available	2025-07-14T12:10:04Z
dc.date.committed	31.8.2026	cs
dc.date.defense	10.6.2025	cs
dc.date.issued	2025-06-10	cs
dc.date.submitted	1.11.2024	cs
dc.description.abstract	Tato diplomová práce se zabývá návrhem predikčních modelů nad jízdními telemetrickými daty z motocyklových jízd po tréninkových okruzích a vizualizací výsledků jednotlivých modelů. Teoretická část této práce se věnuje shrnutí a popisu moderních technik a algoritmů vhodných pro tvorbu predikčních modelů a porovnání metrik, pomocí nichž lze účinně měřit úspěšnost natrénovaných modelů. Dále je v teoretické části popsán výběr vhodných nástrojů pro tvorbu programu a jejich popis. V praktické části jsou pomocí zvolených nástrojů vyvíjeny predikční modely jako je neuronová síť či rozhodovací strom, které se učí nad poskytnutými telemetrickými daty. Nad celým procesem je vytvořeno webové rozhraní. Výsledkem této práce je uživatelsky přívětivý program schopný natrénování nových predikčních modelů nad uživatelem definovanými datovými položkami. Natrénované modely se ukládají a lze je použít k vyhodnocení jednotlivých okruhů. Výsledek takového vyhodnocení je poté uložen v databázi.	cs
dc.description.abstract	The main topic of this diploma thesis is the development of prediction models based on sensor telemetry data recorded from bicycle rides on testing circuits, as well as the visualization of individual model results. The theoretical part of the thesis summarizes contemporary techniques and methods suitable for development of prediction models and for comparison of various metrics commonly used for evaluation of trained models. The choice of the right tools for program development is also covered. The practical part describes the development of prediction models, such as neural networks and decision trees using the selected tools and trained on the provided telemetry data. A web interface is built on top of the entire process. The output of this work is a user-friendly program, where users can train new prediction models based on their own selected input criteria. Trained models are saved and can be used for evaluation of individual ridden laps. The result of the evaluation is stored in a database.	en
dc.format	90	cs
dc.identifier.uri	https://dspace.tul.cz/handle/15240/177223
dc.language.iso	CS	cs
dc.subject	ASP.NET	cs
dc.subject	Data Mining	cs
dc.subject	Jupyter Notebook	cs
dc.subject	neuronové sítě	cs
dc.subject	ONNX	cs
dc.subject	predikční modely	cs
dc.subject	Python	cs
dc.subject	PyTorch	cs
dc.subject	Random Forest	cs
dc.subject	strojové učení	cs
dc.subject	telemetrická data	cs
dc.subject	webové aplikace	cs
dc.title	Příprava dat a vytváření predikčních modelů nad telemetrickými daty	cs
dc.title	Data Preparation and Predictive Model Development for Telemetry Data	en
dc.type	diplomová práce	cs
local.degree.abbreviation	Navazující	cs
local.identifier.author	E23000471	cs
local.identifier.stag	48013	cs

Příprava dat a vytváření predikčních modelů nad telemetrickými daty

Files

Original bundle

Collections