\acknowledgements{Děkuji společnosti Trask Solutions a.s., zejména pak Ing. Petru Hnízdilovi a Ing. Pavlu Svobodovi, za veškeré konzultace a datové podklady k práci. Dále děkuji své přítelkyni Mariyi Tsanko, za dodání doplňujících dat ze svých bankovních účtů a svým rodičům, za veškerou podporu při psaní práce}
\abstractCS
{V Bakalářské práci byl řešen problém předpovídání budoucích transakcí klientovi, na základě jeho uplynulé finanční historie. Cílem práce je pokusit se implementovat toto předvídání pomocí umělé inteligence spolu s vytvořením webového rozhraní. Toho bylo dosaženo pomocí Angularu, tvořícího klientskou aplikaci, frameworkem .NET Core, který tuto aplikaci obsluhuje ve spojení s databází Microsoft SQL. Zabezpečení využívá JWT tokenu a o šifrování uživatelských hesel se stará RFC~2898/SHA512. Umělá inteligence byla řešena jako lineární regrese.
%=============
% <= mělo by obsahovat mojí vlastní implementaci problému
Umělá inteligence je implementována jako několik po sobě jdoucích vrstev, jejichž počet neuronů se postupně snižuje na jeden jediný, který dává informaci, zda se bude transakce opakovat, či nikoli. Aby se posléze dalo vyhodnotit, zda se transakce opravdu opakovala, byly porovnávány velikosti transakcí po jednotlivých týdnech, a ty, částkou si nejvíce podobné, byly označeny za opakující se.
%
Toto předpovídání bylo dále doplněno o předvídání na základě průměrů a porovnávání velikosti jednotlivých částek, z uživatelem nahrané transakční historie.
}
%=============
\abstractEN{
In the Bachelor thesis was solved the problem of forecasting future transactions to the client, based on his past financial history. The aim of this work is to try to implement this prediction by using artificial intelligence together with creating a web interface. This was achieved by using Angular, a client application, with the .NET Core framework, which runs the application in conjunction with the Microsoft SQL database. Security uses the JWT token and RFC~2898/SHA512 takes care of user password encryption. Artificial intelligence was solved as linear regression.
I have implemented artificial intelligence as several consecutive layers, the number of neurons gradually decreasing to one, which gives me information whether the transaction will repeat or not. In order to assess whether the transaction was actually recurring, I compared the size of the transactions on a week-by-week basis and described the amount most similar as recurring.
%
%I have further supplemented this way of anticipation by filtering out permanent transactions, which by their very nature always repeat themselves.
This prediction was further supplemented by averaging based on a comparison of the size of individual amounts from the user's imported transaction history.
