Student se ve své práci zabýval využitím jazykových reprezentací z předtrénovaných modelů pro hodnocení kognitivního stavu pacientů. To obnášelo nastudování problematiky z několika oblastí (mírná kognitivní porucha a její projevy v řeči, metody zpracování textu pomocí předtrénovaných jazykových modelů, práce s extrahovanými latentními reprezentacemi...), návrh vlastních výzkumných otázek a souvisejících klasifikačních experimentů, přípravu kódu (automatická transkripce řečových nahrávek, extrakce a zpracování embeddingů, trénování a vyhodnocení pomocí klasifikátorů...) a závěrečnou evaluaci získaných výsledků. Tím byly naplněny všechny cíle práce.

Student během semestru aktivně komunikoval, pravidelně konzultoval výsledky a připomínky průběžně zapracovával. Kladně hodnotím jeho samostatnost, systematický návrh reprodukovatelných experimentů a skutečnost, že student v textu upozorňuje na limitace provedených analýz. Výstupy práce mohou sloužit jako výborný úvod do problematiky a zároveň jako kvalitní základ pro další výzkum.

Práce je po odborné stránce na velmi dobré úrovni. Student využívá relevantní odbornou literaturu a orientuje se v multidisciplinární problematice. Drobné nedostatky se týkají především formální stránky a stylu dokumentu. Text je místy rozvleklý, některé informace jsou opakovány ve více částech práce a dokument není zcela konzistentní v používání zkratek, tabulek a dodatečného formátování textu. Tyto nedostatky však nesnižují celkově vysokou úroveň práce. Výsledný počet bodů navržený vedoucím: 95

Diplomová práce se věnuje aktuálnímu, až emergentnímu tématu hodnocení kognitivního stavu pacientů trpících neurodegenerativními onemocněními s využitím reprezentací extrahovaných z předtrénovaných modelů. Student pracuje s aktuální literaturou v dostatečné míře, a tedy i technologie, se kterými pracuje, jsou vysoce aktuální a relevantní. Z formálního hlediska se v práci zřídka vyskytují mírné nedostatky, například špatné formátování tabulek apod. Text práce je celkově na vysoké jazykové úrovni, trpí však jistou redundancí a celkově by jeho čitelnosti prospěla jistá kondenzace textu. Taktéž se občas v textu objevuje nekonzistence používaných pojmů. Navzdory těmto nedostatkům je však technická zpráva jako celek koherentní a logicky uspořádaná. Z metodologického hlediska práci není co vytknout. Velkým plusem je jasné vymezení a zodpovězení konkrétních výzkumných otázek. Výsledky analýz jsou relevantní, dobře reportované a případné nedostatky jsou plně adresované v limitacích práce. Student tak splnil cíle práce v plné míře. Otázky k obhajobě:

1. V práci reportujete nejlepší průměrnou agregační metodu jako kombinaci mezikvartilního intervalu a mediánu. Jak byste tento fakt interpretovali?
2. U algoritmu XGBoost je ve vaší práci možné pozorovat vysokou variabilitu výpočetního času. Který z hyperparametrů považujete za největší zdroj této nekonzistentnosti?

Výsledný počet bodů navržený oponentem: 90