Odpověď na téma: 42 – kraj KHK – obory 13, 18

[Miroslav Jarý]

Dobré odpoledne,

odvětví strojového učení mne zajímalo již od nástupu na gymnázium, kde jsem se ve větší míře setkal s programováním, ale i s technologiemi jako takovými. Osobně si myslím, že strojové učení má v budoucnu velké uplatnění od přírodních věd až po každodenní život. Konkrétní téma předpovědi vývoje cen akcií bylo až druhořadé – nejprve mne zaujalo rozlišování a třídění fotografií podle specifických znaků (např. krajinu od města – v krajině převažují syté barvy a křivky, zatímco ve městech převládají stupně šedi a rovné linie). Na toto téma jsem poprvé narazil na workshopu, který byl součástí veletrhu Prague Maker Faire 2019, jehož jsem se účastnil. Jeho vedoucí byla Stefania Druga, která zde zastupovala univerzitu MIT a věnovala se projektu Cognimates.me, který se právě tímto tříděním zabýval. Toto téma jsem ale byl nucen opustit z důvodu nedostatku dat (fotografií) potřebných k trénování.

Co se týče průzkumu, ten byl proveden a možná není v práci dostatečně zvýrazněn – bylo provedeno porovnání s výsledky jiných aplikací nalezených veřejně na internetu, a právě v rámci tohoto porovnávání bylo odhaleno ono nekorektní chování některých webových stránek o programování. Na druhou stranu, porovnání s jinými aplikacemi nepovažuji za stěžejní – v práci jsou použity veřejně dostupné knihovny třetích stran, a tak můžeme předpokládat, že jiné aplikace stavěné na těchto nebo podobných knihovnách budou vykazovat srovnatelné výsledky. Důležitější pro mě proto bylo porovnat jednotlivé přístupy k predikcím.