Theses at VŠE
Not a member yet
77250 research outputs found
Sort by
Detection of money laundering via legal entities
No full textTato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací systému pro detekci firem vykazujících znaky tzv. skořápkových společností na základě analýzy jejich transakčního chování. Cílem práce bylo vytvořit funkční, transparentní a modulárně koncipované řešení, které podpoří existující AML procesy v bankovním prostředí. Na základě rešerše byly identifikovány charakteristické vzorce chování typické pro skořápkové společnosti, které následně sloužily jako základ pro sestavení detekční logiky umožňující vyhodnocení rizikovosti finančních transakcí. Výsledné řešení bylo ověřeno na reálných datech a podrobeno validaci ve spolupráci s AML týmem klientské banky. Práce demonstruje, že kombinací explicitně definovaných pravidel, behaviorálních indikátorů a parametrizovatelné detekční logiky lze vytvořit prakticky aplikovatelný nástroj pro identifikaci transakčních vzorců typických pro účelově založené právnické osoby, a to bez nutnosti využití pokročilých modelů strojového učení.This thesis deals with the design and implementation of a system for detecting shell companies based on the analysis of their transactional behavior. The aim of the work was to create a functional, transparent, and modular solution to support existing AML processes within a banking environment. Based on a literature review, characteristic behavioral patterns typical of shell companies were identified and subsequently used as the foundation for developing detection logic capable of evaluating the risk of financial transactions. The final solution was validated on real-world data in collaboration with the client bank's AML team. The thesis demonstrates that by combining explicitly defined rules, behavioral indicators, and a parameterizable detection logic, it is possible to build a practically applicable tool for identifying transaction patterns typical for shell entities, without the need to employ advanced machine learning models
Application of machine learning for scoliosis detection from medical images
No full textThis master's thesis focuses on the use of machine learning methods for the detection of scoliosis from X-ray images of the human spine. The main goal of the thesis is to train and experimentally evaluate a model that classifies these images into two categories: normal and scoliosis. The thesis is divided into six main parts. The first and the second part describes the anatomy and physiology of the spine and the pathophysiology of scoliosis. The third part focuses on the theoretical foundations of artificial intelligence and machine learning, with particular emphasis on convolutional neural networks, which are applied in the next part of the thesis. The fourth part presents the process of training and evaluating convolutional neural network models, examining the impact of various hyperparameters on model performance and selecting the best-performing model. The fifth part of the thesis deals with the implementation of a user-friendly application for doctors, enabling the practical use of the trained model and assessing its real-world applicability. The final part is focused on processing data obtained during the clinical testing of this application in the practice of a rehabilitation clinic. The result is a trained model demonstrating good classification performance, capable of correctly distinguishing whether a presented X-ray image of the spine shows a physiologically straight spine or a spine with scoliosis. However, during clinical testing, a significant limitation of the training dataset was identified: images of healthy spines were typically cropped only to the spinal area, whereas images with scoliosis often included broader anatomical structures, such as the rib cage or pelvis. Another inconsistency was observed in the evaluation of mild scoliosis cases: some images labeled as healthy by the model were assessed by physicians as showing mild scoliosis. This can be explained by differences in the interpretation and classification of training images. The discrepancy in image formats and diagnostic criteria significantly affects the model’s generalization ability and limits its clinical applicability. Therefore, the unifying the format of input images and refinement of their classification are proposed as steps toward improving the robustness and validity of the model.Diplomová práce se zabývá využitím metod strojového učení pro rozpoznávání skoliózy z rentgenových snímků lidské páteře. Hlavním cílem práce je natrénovat a experimentálně ověřit model strojového učení klasifikující takové snímky do dvou tříd: normální nález a nález skoliózy. Práce sestává z šesti hlavních částí. První a druhá část popisují anatomii a fyziologii páteře a patofyziologii skoliózy. Třetí část se zaměřuje na teorii umělé inteligence a strojového učení, s důrazem na konvoluční neuronové sítě, které jsou využity pro trénování modelů strojového učení další části práce. Čtvrtá část se věnuje trénování a porovnání modelů konvolučních neuronových sítí, přičemž je zkoumán vliv různých hyperparametrů na výkonnost modelů, a vybrán model s nejlepšími výsledky. Pátá část práce popisuje návrh a implementaci jednoduché aplikace určené pro lékaře, která jim umožňuje využít natrénovaný model v praxi, a tak získat informace o reálné využitelnosti modelu. Poslední část práce se zabývá zpracováním dat získaných při klinickém testování této aplikace v praxi rehabilitační ambulance. Výsledkem je natrénovaný model vykazující dobré klasifikační schopnosti, který je schopen správně rozlišit, zda předložený rentgenový snímek páteře zachycuje fyziologicky rovnou páteř nebo páteř s nálezem skoliózy. V rámci klinického testování byl, během vyhodnocení funkčnosti modelu, identifikován významný nedostatek trénovacího vstupního datasetu, totiž skutečnost, že snímky zdravých páteří byly obvykle oříznuty pouze na samotnou oblast páteře, zatímco snímky se skoliózou často zahrnovaly širší anatomické struktury, například hrudní koš či pánev. Další nesoulad byl zjištěn při hodnocení mírných forem skoliózy: některé snímky označené modelem jako zdravé byly lékařem hodnoceny jako snímky s mírnou skoliózou, což lze vysvětlit rozdílnou interpretací a klasifikací trénovacích snímků. Rozdíl ve formátu snímků a v pojetí diagnostických kritérií významně ovlivňuje schopnost modelu generalizace a omezuje jeho využitelnost v klinické praxi. Proto je navrženo sjednocení formátu vstupních snímků a zpřesnění jejich klasifikace jako krok ke zvýšení robustnosti a validity modelu
Startup Ecosystems in the Baltic States
No full textTato diplomová práce se zabývá analýzou startupových ekosystémů v pobaltských státech – Estonsku, Litvě a Lotyšsku – se zvláštním důrazem na identifikaci jejich silných a slabých stránek a na komparaci klíčových prvků, které ovlivňují vznik a rozvoj startupů. Práce vychází z teoretického vymezení pojmu startup a startupový ekosystém a následně zkoumá významné aktéry tohoto prostředí, jako jsou zakladatelé, akcelerátory, inkubátory, vzdělávací instituce, veřejná správa či investoři. Teoretická část také shrnuje globální trendy a dosavadní výzkumy věnované startupům v regionu Pobaltí. Empirická část je založena na kombinované metodě využívající polostrukturované rozhovory se zakladateli startupů, které umožnily získat jak kvantitativní, tak kvalitativní vhled do jejich zkušeností. Výsledky ukazují, že všechny tři pobaltské státy vykazují řadu silných stránek, mezi něž patří přítomnost sériových zakladatelů, tolerance k podnikatelskému neúspěchu a kvalitní technické vzdělávání. Estonsko potvrzuje svou pozici regionálního lídra zejména díky vysoké kvalitě veřejné podpory a silné schopnosti přitahovat zahraniční investice. Litva vyniká zejména kvalitou akceleračních programů a vysokou aktivitou andělských investorů. Lotyšsko vykazuje nižší potenciál v oblasti podnikatelské kultury a zaostává v dostupnosti kapitálu, kvalitě absolventů i rozvinutosti startupové infrastruktury. Mezi hlavní slabé stránky regionu patří dopady geopolitické situace, zejména ruské agrese na Ukrajině, která negativně ovlivňuje dostupnost talentů a ochotu zahraničních specialistů v regionu působit. Startupy rovněž uvádějí obtížný přístup ke kapitálu v raných i pozdějších fázích vývoje. Výzkum odhalil také omezení – zejména malý počet respondentů a rozdílné fáze vývoje zkoumaných podniků – přesto však poskytuje cenné poznatky o dynamice startupových ekosystémů v Pobaltí a naznačuje směry pro další výzkum.This thesis examines the startup ecosystems of the Baltic states—Estonia, Lithuania, and Latvia—with a focus on identifying their strengths and weaknesses and comparing the key elements that influence the creation and development of startups. The theoretical part defines the concepts of startups and startup ecosystems and analyzes the roles of essential actors, including founders, accelerators, incubators, educational institutions, public administration, and investors. It also summarizes global trends and existing research related to startup development in the Baltic region. The empirical part is based on a mixed-method approach using semi-structured interviews with startup founders, providing both quantitative and qualitative insights into their experiences. The findings indicate that all three Baltic states demonstrate several strengths, such as the presence of serial entrepreneurs, a high tolerance for entrepreneurial failure, and strong technical education. Estonia confirms its status as the regional leader thanks to high-quality public support and strong attractiveness to foreign investors. Lithuania stands out for the exceptional quality of its accelerator programs and for the high activity of angel investors. Latvia shows potential in terms of entrepreneurial culture but lags behind in capital availability, graduate readiness, and the maturity of startup infrastructure. Key weaknesses across the region include the impact of the geopolitical situation, particularly Russia’s aggression against Ukraine, which has reduced the availability of talent and discouraged foreign specialists from relocating to the Baltic states. Startups also report limited access to capital at early and later development stages. Although the research faces limitations—such as a small number of respondents and varying stages of startup development—it offers valuable insights into the dynamics of startup ecosystems in the Baltic region and highlights directions for future research
Rivalita Evropské unie a Číny v environmentálním leadershipu: Případová studie afrického regionu
No full textVe své diplomové práci zkoumám přístupy a nástroje, které Evropská unie a Čínská lidová republika využívají k prosazování environmentálního leadershipu v Keni, a jaké výsledky jejich aktivity přinášejí. K zodpovězení výzkumných otázek jsem použil kvalitativní obsahovou analýzu primárních a sekundárních zdrojů. Studie ukazuje, že EU využívá atraktivitu jednotného trhu jako pobídku k dosažení regulatorního sladění, čímž vytváří hmatatelné dopady na keňské environmentální instituce. Naproti tomu Čína uplatňuje přístup „development first“, založený především na iniciativě „Belt and Road Initiative“ (BRI), díky němuž dosahuje pozoruhodných výsledků v oblasti infrastrukturního rozvoje, avšak s environmentálními dopady, které jsou spíše smíšené.In my thesis I examine the approaches and tools, which the European Union and the People´s Republic of China use to pursue environmental leadership in Kenya, and to what results. To answer my research questions, i conducted a qualitative content analysis of primary and secondary sources. The study shows that the EU Uses the attractiveness of the Single Market as an incentive, to achieve regulatory alignment. Producing tangible impacts on Kenya’s environmental institutions and policy frameworks. Whereas China by contrast, employs more of a development first approach centered around its BRI, achieving incredible results in infrastructural development, which generates rather mixed environmental outcome
Market Entry of a Small Czech Company Džemy Vališ into the Mexican Market
No full textCílem práce je pomocí kombinace teoretické analýzy prostředí a interních zdrojů firmy Džemy Vališ s empirickým výzkumem na mexickém trhu navrhnout a vyhodnotit vhodný způsob vstupu malé české firmy Džemy Vališ na mexický trh a představit business plán.The aim of this thesis is to propose and evaluate an appropriate entry strategy for the small Czech company Džemy Vališ into the Mexican market by combining a theoretical environment analysis and internal resources of the company with empirical research on the Mexican market, and to present a business plan
Business plan: construction of a residential building
No full textThis bachelor's thesis compiles a business plan for the development project of the construction of an apartment building at Hráského 6, Prague 11, and evaluates its feasibility, market viability, and economic return. The theoretical part defines key terms and outlines the standard structure of a business plan, including specifics for development and strategic analyses. The practical part applies these principles to a specific project. It formulates the construction objectives, describes the business opportunity, performs a market and competition analysis, prepares a SWOT analysis, and proposes a sales strategy. The financial plan evaluates investment costs, revenues, and scenarios supplemented by a sensitivity analysis, and concludes by determining the economic efficiency of the project.Tato bakalářská práce sestavuje podnikatelský plán pro developerský projekt výstavby bytového domu Hráského 6, Praha 11 a hodnotí jeho proveditelnost, tržní životaschopnost a ekonomickou návratnost. Teoretická část vymezuje klíčové pojmy a standardní strukturu podnikatelského plánu se specifiky pro developerství, včetně strategických analýz. Praktická část aplikuje tato východiska na konkrétním záměru. Formuluje cíle výstavby, popisuje podnikatelskou příležitost, provádí analýzu trhu a konkurence, zpracovává SWOT a navrhuje a prodejní strategii. Finanční plán hodnotí investiční náklady, tržby, a scénáře doplněné citlivostní analýzou, závěrem stanovuje ekonomickou efektivnost projektu
Family support for people on a gluten-free diet in the context of willingness to pay
No full textDiplomová práce se zabývá podporou rodiny a blízkého okolí při bezlepkové dietě a jejím vlivem na každodenní život. Cílem práce je zjistit, jakým způsobem rodina a blízké okolí je schopna podpořit bezlepkového jedince. Pro praktickou část byl využit kvalitativní výzkum pomocí hloubkových rozhovorů s dvanácti respondenty, kteří mají ve svém okolí osobu s celiakií. Analýza dat byla provedena pomocí tématického kódování v programu Atlas.ti, kde bylo vytvořeno osm hlavních oblastí. Výsledky ukázaly, že podpora rodiny je důležitým faktorem při dodržování bezlepkové diety. Závěr práce zdůrazňuje význam informovanosti, dostupnosti potravin a podpory rodiny.This thesis deals with the support of family and close friends during a gluten-free diet and its impact on everyday life. The aim of the thesis is to find out how family and close friends can support individuals on a gluten-free diet. For the practical part, qualitative research was used in the form of in-depth interviews with twelve respondents who have someone with celiac disease in their circle of friends and family. Data analysis was performed using thematic coding in the Atlas.ti program, where eight main areas were created. The results showed that family support is an important factor in adhering to a gluten-free diet. The conclusion of the thesis emphasizes the importance of awareness, food availability, and family support
Visual pollution in public spaces: a case study of 9. května street in Tábor
No full textTato bakalářská práce se zabývá problematikou vizuálního smogu a reklamy ve veřejném prostoru se zaměřením na vysoce frekventovanou ulici 9. května v Táboře. Cílem práce je identifikovat zdroje vizuálního smogu ve vybrané lokalitě a na základě zjištěných dat navrhnout strategii pro jejich kultivaci. V teoretické části jsou vymezeny a definovány klíčové pojmy a následně je práce zasazuje do kontextu marketingu, urbanismu a psychologie. Praktická část kombinuje objektivní analýzu reklamního značení dle stanovené metodiky, která využívá odborného posudku, s průzkumem veřejného mínění, kterého se zúčastnilo 213 respondentů. Výsledky výzkumu prokázaly silnou korelaci mezi odborně podpořeným objektivním hodnocením a vnímáním veřejnosti. Ne základě toho byla potvrzena přítomnost vizuálního smogu, přičemž problematické prvky byly identifikovány ve všech vymezených kategoriích. Jedná se o vysoký počet výrazných barev, nevhodnou práci s písmem, neadekvátní velikost a užití polepových prvků, nesystematickou hierarchii a množství prvků i despekt k architektuře v různých podobách. Z práce současně vyplývá, že problematika vyžaduje komplexní řešení všech problematických aspektů dohromady, nikoliv selektivně. Na základě těchto zjištění jsou pro město Tábor navrhnuty konkrétní nástroje kultivace založené na pozitivní motivaci. Tyto nástroje zahrnují vytvoření Manuálu dobré praxe pro označování provozoven, ustanovení pozice koordinátora a případné zavedení motivačního dotačního programu pro podnikatele či vlastníky nemovitostí.This bachelor thesis deals with the issue of visual pollution and advertising in public spaces, focusing on the highly frequented 9. května Street in Tábor. The aim of the thesis is to identify sources of visual pollution in the selected location and, based on the data obtained, to propose a strategy for their cultivation. The theoretical part defines key terms and places them in the context of marketing, urban planning, and psychology. The practical part combines an objective analysis of advertising signage according to a defined methodology, which uses expert opinion, with a public opinion survey in which 213 respondents participated. The results of the research showed a strong correlation between the expert-supported objective assessment and public perception, confirming the existence of visual pollution, with problematic elements identified in all defined categories. These include a high number of bold colors, inappropriate use of fonts, inadequate size and use of adhesive elements, unsystematic hierarchy and number of elements, and disregard for architecture in various forms. At the same time, the work shows that the issue requires a comprehensive solution to all problematic aspects together, not selectively. Based on these findings, specific cultivation tools based on positive motivation are proposed for the city of Tábor. These tools include the creation of a Good Practice Manual for business signage, the establishment of a coordinator position, and the possible introduction of a motivational subsidy program for entrepreneurs or property owners
Comparison of Machine Learning Classification Methods Using Monte Carlo Simulations
No full textAčkoliv jsou srovnání klasifikačních metod v odborné literatuře poměrně častá, často mají omezený pohled, ať už z hlediska vybraných metod, metrik nebo datových souborů. Tato práce se snaží vydat nekonvenčním směrem využitím simulační studie s Monte Carlo simulacemi. Je vytvořeno celkem osm scénářů pro generování datových souborů s různým nastavením počtu pozorování. Pro každé nastavení je vytvořeno 500 datových souborů. Nejprve jsou vyhodnoceny odhady logistické regrese z hlediska zkreslení a nekonzistentnosti a následně je logistická regrese porovnána s XGBoost, náhodnými lesy, umělými neuronovými sítěmi a logistickou regresí s weight of evidence transformací prediktorů pomocí 7 zvolených metrik. Z výsledků vyplývá, že ke zkreslení odhadů koeficientů dochází za přítomnosti definované časové závislosti, normální distribuce šumu, endogenity a nelinearity, přičemž velké zkreslení je pozorováno v malých datových souborech. Pokud jde o porovnání modelů, tak největší rozdíly v prediktivní síle modelů jsou způsobeny inkluzí (ne)linearity v procesu generování dat a velikostí vygenerovaného datového souboru. Pro malé datové soubory a pro velké soubory za přítomnosti linearity vychází z výsledků nejlépe logistická regrese, v ostatních případech jsou to většinou umělé neuronové sítě.Although comparisons of classification methods are quite common in the literature, they often have a limited perspective, whether in terms of the selected methods, metrics, or datasets. This work tries to go in an unconventional direction by using a simulation study with Monte Carlo simulations. A total of eight scenarios are created for generating datasets with different settings for the number of observations. 500 datasets are created for each setting. First, the logistic regression estimates are evaluated in terms of bias and inconsistency and then the logistic regression is compared with XGBoost, random forests, artificial neural networks, and logistic regression with weight of evidence transformation of predictors using 7 selected metrics. The results show that the bias of coefficient estimates occurs in the presence of defined time dependence, normal distribution of noise, endogeneity, and nonlinearity, with large bias observed in small datasets. When it comes to comparing models, the biggest differences in predictive power of models are caused by the inclusion of (non)linearity in the data generation process and the size of the generated dataset. For small datasets and for large datasets in the presence of linearity, logistic regression performs the best, in other cases artificial neural networks perform the best
Possibilities of using AI in program development
No full textThis bachelor thesis presents the current state of the artificial intelligence (AI) models with a focus on application development tools. The main objective of the thesis is to analyze the available AI models on the market with an emphasis on their application in programming and to point out the existing limitations and risks associated with their use. The thesis includes a practical part that demonstrates the capabilities of the selected model in solving two non-trivial problems. Thus, it deals with the development of a non-trivial program with an ever-grading objective and an attempt to understand an existing non-trivial program, assisting in finding bugs in this program and building on this developed program. The final part of the thesis discusses the impact of AI on the field of programming and the related changes in the profile requirements of programmers. This thesis not only describes the range of AI models on the market but also highlights their limitations and potential risks. It provides a summary of the insights gained during practical testing, compares them with theoretical knowledge and reflects on the potential impact of this technology on programmers and programming.Tato bakalářská práce přibližuje aktuální stav modelů umělé inteligence (AI) se zaměřením na nástroje využitelné při vývoji programů. Hlavním cílem práce je analyzovat dostupné modely AI na trhu s důrazem na jejich aplikaci v programování a poukázat na existující limitace a rizika spojená s jejich využitím. Součástí práce je praktická část, která demonstruje schopnosti vybraného modelu při řešení dvou netriviálních úloh. Zabývá se tak vývojem netriviálním programu se stále gradujícím zadáním a snahou o porozumění již existujícímu netriviálnímu programu, asistencí v hledání chyb v tomto programu a navázání na tento rozpracovaný program. Závěrečná část práce se věnuje dopadům AI na oblast programování a souvisejícím změnám požadavků na profil programátorů. Tato práce nejen popisuje nabídku modelů AI na trhu, ale také poukazuje na jejich omezení a potenciální rizika. Poskytuje shrnutí poznatků získaných během praktického testování, porovnává je s teoretickými poznatky a zamýšlí se nad možnými dopady této technologie na programátory a programování