Pages
-
-
Klasifikacija te aproksimacija funkcije algoritmom slučajnih šuma
-
Dan Ambrošić Algoritam slučajnih šuma je jedna od metoda nadziranog učenja pogodna za rješavanje problema klasifikacije i aproksimacije funkcije. Prilikom učenja, gradi se mnogo stabala odluke na različitim podskupovima skupa za učenje. Predikcija ciljne varijable se računa kao mod razreda kod klasifikacije, odnosno srednja vrijednost kod regresije, od dobivenih predikcija pojedinačnih stabala. Korištenjem većeg broja stabala odluke kao prediktivnog modela značajno se smanjuje pojava...
-
-
Klasifikacija teksta za hrvatski jezik pomoću prikaza tekstova dobivenih kontekstualiziranim jezičnim modelima
-
Marin Krešo Učenje prijenosom je novi smjer istraživanja u području obrade prirodnog jezika, posebno zanimljiv zbog impresivnih rezultata u raznim zadacima obrade prirodnog jezika. Tema rada jest primjena različitih pristupa učenja prijenosom na zadatke klasifikacije teksta za hrvatski jezik. U radu su isprobana tri različta pristupa, pri čemu je za ULMFiT metodu bilo potrebno trenirati jezični model ispočetka, dok su za ELMo i FLAIR iskorištena postojeća rješenja. Provedeno je...
-
-
Klasifikacija tipova osvjetljenja u fotografijama u boji
-
Leonardo Čuljak Postojanost boje je jedan od prvih koraka u mnogim aplikacijama računalnog vida. Postoje različite metode za procjenu osvijetljena na slici, te su danas najuspješnije metode bazirane na učenju. Ovaj rad uspoređuje dva pristupa metode bazirane na učenju. Prezentirana je usporedba rezultata metode koja prije procjene osvijetljena klasificira slike, te procjenjuje osvjetljenje na temelju klase, dok druga metoda izravno procjenjuje vektor osvjetljenja.
-
-
Klasifikacija tumora dojke pomoću dubokih konvolucijskih neuralnih mreža
-
Davor Vukadin U ovome radu su opisane osnovne značajke dubokih konvolucijskih neuralnih mreže. Potom su opisane dvije popularne arhitekture konvolucijskih neuralnih mreža – AlexNet i GoogleNet te su predstavljene neke od njihovih značajki. Nakon toga je opisan postupak predprocesiranja slika u svrhu povećanja malog ulaznog skupa podataka. U radu je prikazana programska izvedba vlastite konvolucijske mreže DavorNet, kao i dvije prije spomenute mreže. Ove mreže su učene na bazi mamogramskih slika...
-
-
Klasifikacija tumora mozga pomoću metoda dubokog učenja
-
Elena Vukelić U ovom radu objašnjen je pojam dubokog učenja i osnovne značajke bioloških i umjetnih neuronskih mreža. Objašnjene su dvije vrste neuronskih mreža, duboke i konvolucijske te je dan primjer jedne konvolucijske neuronske mreže. Nadalje je iskazan postupak učenja mreža te je ukazano na neke probleme koji se mogu pojaviti prilikom učenja. U okviru tog poglavlja također je prikazan i Backpropagation algoritam. Nakon toga objašnjen je stroj s potpornim vektorima i njegova namjena. Na...
-
-
Klasifikacija tvrdnji i stavova na internetskim raspravama pomoću strojnog učenja
-
Toni Kukurin Forumi i razne ostale web-stranice s mogućnošću korisničke interakcije često pružaju vrijedne informacije o širokom spektru zanimljivih tema te nam je iz tog razloga zanimljiva automatska analiza takvih izvora podataka. Polazeći iz te ideje, u ovom radu implementiramo sustav strojnog učenja za klasifikaciju stava i podjelu argumenata prema tipu za kratke online tekstove pisane engleskim jezikom. Koristimo pristup nadziranog učenja nad ručno označenim podacima, parafrazama...
-
-
Klasifikacija uporabom umjetnih neuronskih mreža
-
Darijo Brčina Raspoznavanje uzoraka te klasifikacija istih je jedan od bitnijih problema računarske znanosti. Najveći izazov je konstruirati kvalitetan klasifikator koji je sposoban generalizirati. U ovom radu prikazan je teorijski pogled na algoritam umjetne neuronske mreže kroz povijest pa do danas i njegovo učenje backpropagation algoritmom. Također, uz rad je i implementirano jedno takvo učenje kroz grafičko korisničko sučelje kroz koje korisnik interaktivno unosi točke iz 2D koordinatnog...
-
-
Klasifikacija uzoraka HEp-2 stanica
-
Sebastijan Dumančić Ovaj rad predstavlja novi pogled na računalno podržanu dijagnostiku u medicini. Detekcija
autoimunih bolesti uzeta je kao studij slučaja, a zadatak je prepoznati različite uzorke
stanice koji su vezani za specifične autoimune bolesti. Naglasak je stavljen na interpretaciju
modela, umjesto preciznosti. Rješenje se sastoji od 3 koraka - segmentacije stanica, detekciju
razine fluorescentnog intenziteta te indukcije pravila koja opisuju uzorke. Interpretabilnost
modela postignuta je...
-
-
Klasifikacija vidnih evociranih potencijala stabilnog stanja u sustavu sučelja mozga i računala
-
Lucija Planinić Sučelje mozga i računala je izravna komunikacijska veza između mozga i vanjskog uređaja. Nju ostvarujemo prikupljanjem i obradom signala dobivenih snimanjem električne aktivnosti mozga elektroencefalografom. U ovom radu klasificirani su vizualni evocirani potencijali stabilnog stanja koji se u mozgu pojavljuju pri svjetlosnom podražaju koji treperi određenom frekvencijom. Klasifikacija je česti problem u strojnom učenju te postoje mnoge metode koje se u tu svrhu koriste. Uspoređene...
-
-
Klasifikacija vrsti ptica iz slika temeljena na dubokom učenju
-
Marela Arambašić U ovom radu je opisan problem klasifikacije vrsta ptica. Pri izradu modela korištene su dvije metode strojnog učenja: jednostavni višeslojni perceptron i konvolucijske mreže. Za učenje, validaciju i testiranje korišteno je 15 kategorija iz javno dostupnog skupa podataka CUB 200_2011. Testiranjem modela jednostavnog perceptrona dobivena je točnost od 21,84% i koeficijent pouzdanosti od 19,80%, dok je testiranjem modela konvolucijskih mreža dobivena točnost od 66,67% i koeficijent...
-
-
Klasifikacija zloćudnih programa primjenom dubokog učenja
-
Ivona Brajdić Zloćudni programi problem su svakog korisnika Interneta, a sve su brojniji i mogu izazvati veliku štetu. Godišnje se otkriju stotine milijuna novih varijanti zloćudnih programa, a praćenje istih postaje sve kompliciranije. Međutim, nove varijante zloćudnih programa najvećim dijelom nastaju kao manje modifikacije već poznatih programa. Napadači tako pokušavaju izbjeći njihovu detekciju uz jednaku funkcionalnost. Zbog toga se pojavila potreba svrstavanja zloćudnih programa u...
-
-
Klasifikacija zvuka pomoću valićne transformacije i metoda dubokog učenja
-
Ana Brbor Klasifikacija zvuka postaje sve popularniji zadatak s različitim primjenama u današnjem svijetu. U ovom radu smo se bavili klasifikacijom zvuka pomoću modela rezidualne neuronske mreže gdje su ulazni podaci bili spektrogrami dobiveni iz tri transformacije od interesa: Fourierove transformacije na vremenskom otvoru, mel-frekvencijskih kepstralnih koeficijenata i diskretne valićne transformacije. U prvom dijelu rada postavili smo teorijske osnove obrade zvuka pomoću ovih transformacija...
Pages
