% ============================================================================ %
%
%           Šablona bakalářské/diplomové práce
%
% Autor:    Ing. Jozef Říha (4. květen 2006)
%           (některé komentáře převzaty z dokumentu Ivana Pomykacze)
%
% Verze:    2017-01-19, Ing. Pavel Tomášek (tomasek@fai.utb.cz)
%
% Kódování: UTF-8 (žluťoučký kůň úpěl ďábelšké ódy)
%
% Sazba:    pdflatex prace.tex && pdflatex prace.tex
%           (nutné dvakrát pro korektní vložení citací a jiných referencí),
%           v případě umístění literatury do externího bib souboru je třeba volat
%           pdflatex statement.tex && bibtex statement.tex && pdflatex statement.tex && pdflatex statement.tex
%
% Tip:      Ve správně vysázeném českém textu by na konci řádku neměla zůstant
%           samotná jednopísmenná předložka. Na takové místo se vkládá
%           nezalomitelná mezera pomocí symbolu ~. Existuje program, který umí
%           zpracovat celý TeX dokument najednou podle českých konvencí:
%           http://petr.olsak.net/ftp/olsak/vlna/
%
%           Pozor! Vzhledem k požadovanému standardu PDF/A nesmí obrázky obsahovat 
%           alfa kanál (průhlednost).
%
% ============================================================================ %


\documentclass[a4paper,12pt]{article}

% Definice vzhledu a nastavení se načítá z následujícího souboru (netřeba editovat)
\input{tex/UTB.tex}

% Uživatelské definice -- upravte dle požadavků
\nastavfakultu{FAI}
	% FAI  -- pro Fakultu aplikované informatiky
	% FAME -- pro Fakultu managementu a ekonomiky
	% FHS  -- pro Fakultu humanitních studií
	% FLKR -- pro Fakultu logistiky a krizového řízení
	% FMK  -- pro Fakutlu mutimediálních komunikací
	% FT   -- pro Fakultu technologickou
	% UNI  -- pro Univerzitní institut
\nastavtyp{DP}
	% BP   -- bakalářská práce
	% DP   -- diplomová práce
\nastavrok{2022}
	% zadejte rok místo "xxxx"
\nastavjazyk{CZ}
	% CZ   -- práce bude v českém jazyce
	% EN   -- práce bude v anglickém jazyce

% Lze přidat vertikalni odsazeni nad (prvni parametr) a pod (druhy parametr)
% obrázky, tabulky i rovnice/soustavy rovnic
\nastavmezerukolemobrazku{0mm}{0mm}
\nastavmezerukolemtabulek{0mm}{0mm}
\nastavmezerukolemrovnic{0mm}{0mm}

\nastavautora{Bc. František Kropáč}
\nastavnazevcz{Využití strojového učení k detekci časových entit}
\nastavnazeven{Název práce anglicky (max. 2 řádky)} % Jen u anglicky psané práce
\nastavabstraktcz{Cílem práce je vytvořit nástroj, který umožní detekovat časové entity ve vyhledávacím dotazu. V teoretické části práce jsou základně probrány typy strojového 
učení, následně možné způsoby využití strojového učení, které by mohly napomoci ke kvalitní detekci vybraných časových entit. Praktická část je nejprve 
zaměřena na detailní popis zvoleného řešení, dále budou probrány podrobné aspekty řešení společně s implementačními detaily.
Cílem je implementovat detekci časových entit, která ke své činnosti využívá jazykový model neuronové sítě Electra, aby bylo docíleno přesnější detekce. V závěru práce jsou vyhodnoceny dosažené výsledky kvality detekce a možné návrhy na budoucí vývoj nástroje.}


\nastavabstrakten{The aim of this master's thesis is to create tool that provides time entity detection in search engine query. In theoretical part are introduced machine learning terms and some machine learning methods which can improve quality of time entity detection. The empirical part of this work is focused on choosen solution and detailed description of this approach. The goal is implementation of time entity detection which is using language model of neural network Electra to enhance detection accuracy. In the final part of the thesis are introduced results of time entity detection quality and provides an overview of possible future improvements of this tool.
}


\nastavklicovaslovacz{Strojové učení, zpracování přirozeného jazyka, textová klasifikace, regulární výrazy, časová entita, python, pytorch, Electra, C++.}
\nastavklicovaslovaen{Machine learning, natural language processing, text classification, regular expression, time entity, python, Pytorch, Electra, C++}

% Následující příkaz nastaví standard PDF/A-1b
\aplikujpdfa


% ============================================================================ %
\begin{document}

\titulnistrana

\zadani

\prohlaseni

\abstraktaklicovaslova


% ============================================================================ %
\clearpage
\thispagestyle{empty}
Děkuji panu doc. Ing. Romanu Šenkeříkovi, Ph.D., za odbornou pomoc a vedení této diplomové práce a paní doc. Ing. Zuzaně Komínkové Oplatkové, Ph.D., za konzultaci.


% ============================================================================ %
\obsah  % Obsah je generován automaticky


% ============================================================================ %
\OdsazovaniOdstavcuStart % Nastaví odsazování odstavců dle zvoleného jazyka

\input{tex/text.tex} % Hlavni text prace

\OdsazovaniOdstavcuStop


% ============================================================================ %
\seznamlit{
%   % Na toto místo vložit veškeré citované bibliografické položky.
% %   \bibitem{chmel}\it{Český chmel: atlas odrůd} [online]. [cit. 2004-10-15]. Dostupný z~WWW: \url{http://www.beer.cz/humulus/}.
%   \bibitem{se_efect}LOPATOVSKA, PH.D., Irene, Megan R. FENTON a Sara CAMPOT. \it{Examining preference for search engines and their effect on information behavior.} [online]. [cit. 2021-12-02]. Dostupné z: \url{https://asistdl.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/meet.14504901110} 
  
%   \bibitem{web:szn-o-nas}\it{O nás – O Seznamu} [online]. [cit. 2022-02-11]. Dostupné z: \url{https://o.seznam.cz/o-nas/} 
  \bibitem{book:ml-beginners}THEOBALD, Oliver. \it{Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction (Third Edition) (Python for Data Science).} Third Edition. 2017. ISBN 9798558098426.
  
  \bibitem{web:ml_types}\it{14 Different Types of Learning in Machine Learning} [online]. Skripta VUT, Brno, 2006 [cit. 2022-05-13]. Dostupné z: \url{https://machinelearningmastery.com/types-of-learning-in-machine-learning/}
  
  \bibitem{web:regex_bc} HEROUTOVÁ, Tereza. \it{Aplikace pro výuku práce s regulárními výrazy.} 2009. Bakalářská práce. FIT VUT v Brně. Vedoucí práce Ing. Jiří Koutný, Ph.D.
  [online]. [cit. 2022-04-27]. Dostupné z: \url{https://www.vut.cz/studenti/zav-prace/detail/25753}
  
  \bibitem{web:binary_multiclass_classification}\it{Binary and Multiclass Classification in Machine Learning} [online]. [cit. 2022-04-03]. Dostupné z: \url{https://www.analyticssteps.com/blogs/binary-and-multiclass-classification-machine-learning}
  
  \bibitem{web:electra_github}\it{ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators } [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://github.com/google-research/electra}
  
  
  
  
  
  \bibitem{web:electra_paper}\it{Electra: Pre-training text encoders as dicriminators rather than generators} [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://openreview.net/pdf?id=r1xMH1BtvB}
  
  \bibitem{web:ml_confusion_matrix_1}\it{Everything you Should Know about Confusion Matrix for Machine Learning} [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/04/confusion-matrix-machine-learning/}
  
  \bibitem{web:wordpiece}\it{Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation} [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://arxiv.org/pdf/1609.08144v2.pdf}
  
  \bibitem{web:gpu_cpu_inference}\it{GPU vs CPU for ML model inference} [online]. [cit. 2022-05-17]. Dostupné z: \url{https://medium.com/@dhartidhami/gpu-vs-cpu-for-ml-model-inference-438e43d53654}
  
  \bibitem{web:ml_regression}\it{Machine Learning Regression Explained} [online]. [cit. 2022-04-25]. Dostupné z: \url{https://www.seldon.io/machine-learning-regression-explained}
  
  \bibitem{web:onnx_runtime}\it{ONNX Runtime: a one-stop shop for machine learning inferencing} [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://cloudblogs.microsoft.com/opensource/2019/05/22/onnx-runtime-machine-learning-inferencing-0-4-release/}
  
  \bibitem{web:onnx_format}\it{Open standard for machine learning interoperability} [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://github.com/onnx/onnx}
  
  \bibitem{web:ml_confusion_matrix_2}\it{Precision vs. Recall – An Intuitive Guide for Every Machine Learning Person} [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/09/precision-recall-machine-learning/}
  
  \bibitem{web:quantization}\it{Quantization} [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html}
  
  \bibitem{web:regular_expression}\it{Regular-expression.info - Regex Tutorial, Examples and Regerence - Regexp Patterns} [online]. [cit. 2022-04-27]. Dostupné z: \url{https://www.regular-expressions.info/}
  
  \bibitem{web:ml_semi_supervised}\it{Semi-Supervised Learning} [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://www.datarobot.com/blog/semi-supervised-learning/}
  
  \bibitem{web:smolicek}\it{Small-E-Czech} [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://github.com/seznam/small-e-czech}
  
  \bibitem{web:feec-skripta}HONZÍK, Petr. \it{Strojové učení} [online]. Skripta VUT, Brno, 2006 [cit. 2022-02-23]. Dostupné z: \url{http://vision.uamt.feec.vutbr.cz/STU/others/Honzik\%20-\%20Strojove_uceni_S.pdf}
  
  \bibitem{web:ml_f1_score}\it{The F1 score} [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://towardsdatascience.com/the-f1-score-bec2bbc38aa6}
  
  \bibitem{web:transformers_trainer}\it{ Trainer} [online]. [cit. 2022-04-29]. Dostupné z: \url{https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/trainer}
  
  \bibitem{web:loss_functions}\it{Understanding Loss Functions in Machine Learning} [online]. [cit. 2022-04-03]. Dostupné z: \url{https://www.section.io/engineering-education/understanding-loss-functions-in-machine-learning/}
  
  \bibitem{web:ml_unsupervised_2}\it{Unsupervised Learning and Data Clustering} [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a}
  
  \bibitem{web:ml_unsupervised_1}\it{Unsupervised Machine Learning} [online]. [cit. 2022-04-26]. Dostupné z: \url{https://www.javatpoint.com/unsupervised-machine-learning}
  
  \bibitem{web:ml_unsupervised_3}\it{Unsupervised Machine Learning: Algorithms, Types with Example} [online]. [cit. 2022-05-14]. Dostupné z: \url{https://www.guru99.com/unsupervised-machine-learning.html}
  
  \bibitem{web:ai_01}\it{What Is Machine Learning? A Definition.} [online]. [cit. 2022-04-03]. Dostupné z: \url{https://www.expert.ai/blog/machine-learning-definition/}
  
  \bibitem{web:feature_engineering}\it{What are Features in Machine Learning and Why it is Important?} [online]. [cit. 2022-04-03]. Dostupné z: \href{https://cogitotech.medium.com/what-are-features-in-machine-learning-and-why-it-is-important-e72f9905b54d}{\texttt{https://cogitotech.medium.com/what-are-features\dots}}
  
}

% Pro generování literatury lze alternativně použít i příkaz "\seznamlitbib", 
% který se postará o plnohodnotné vkládání referencí pomocí "bibliography". 
% V takovém případě se využívají bibliografické údaje uložené v souboru 
% tex-literatura.bib. Ty se automaticky upravuji dle zvolené citační normy 
% (v šabloně je nastavena korektní česká norma).
%\seznamlitbib


% ============================================================================ %
\input{tex/zkratky.tex} % Seznam zkratek


% ============================================================================ %
\seznamobr  % Seznam je generován automaticky


% ============================================================================ %
\seznamtab  % Seznam je generován automaticky


% ============================================================================ %
\input{tex/prilohy.tex} % Prilohy


% ============================================================================ %

\end{document}

% ============================================================================ %
