Pages
-
-
Klasifikacija slika osobnih automobila konvolucijskim modelima
-
Karlo Puh Glavni cilj rada je klasifikacija slika osobnih automobila konvolucijskim modelom. Prvo su u radu opisane klasične umjetne neuronske mreže, a zatim konvolucijske neuronske mreže i njihove glavne prednosti nad klasičnim mrežama. Nadalje, opisan je korišteni programski jezik Python te biblioteka za duboko učenje TensorFlow. Za samu klasifikaciju odabran je predtrenirani konvolucijski model VGG16, dok je za izvorni skup slika uzet Stanford Cars Dataset. Prethodno spomenuti model pokazao...
-
-
Klasifikacija slika primjenom dubokog učenja na ugradbenom računalu
-
Matej Balun U ovom je radu obrad̄ena problematika prepoznavanja registarskih tablica automo-
bila primjenom dubokog učenja na ugradbenom računalu. Objašnjeni su alati korišteni
u radu, temeljni principi strojnog i dubokog učenja, struktura standardnih unaprijednih
i konvolucijskih neuronskih mreža, kao i proces učenja istih. Prikazana je arhitektura
sustava kao Python desktop aplikacije, organizacija izvornog koda, primijenjeni obli-
kovni obrasci, način korištenja funkcionalnosti sustava i...
-
-
Klasifikacija slika srčanog tkiva primjenom duboke neuronske mreže
-
Altea Božić Problemi kliničke dijagnostike, koja se temelji na proučavanju medicinskih slika, često su
klasifikacijske prirode. Jedan takav problem je problem klasifikacije slika srčanog tkiva kod
pacijenata s transplantiranim srcem u svrhu određivanja kliničkog stanja odbacivanja tkiva.
Ovaj rad prati razvoj modela konvolucijske neuronske mreže za dotični problem. Na početku
rada opisane su osnovne značajke konvolucijskih neuronskih mreža. Zatim je objašnjeno
treniranje modela, kao i...
-
-
Klasifikacija slika u svrhu prepoznavanja raka kože
-
Matija Zlovolić U ovom radu proučavao sam klasifikacije s osvrtom na metode koje se koriste za klasifikaciju slika. Primijenio sam različite strategije za poboljšanje generalizacije i uspješnosti. Odabrane metode primijenio sam za prepoznavanje slika raka kože. Prikazao sam rezultate i obrazložio kako sam došao do njih. Napravio sam usporedbu mog klasifikatora s postojećim rezultatima dobivenim za istom skupu podataka.
-
-
Klasifikacija sličnih proizvoda na temelju veličine
-
Jan Juričić U ovom radu je objašnjena arhitektura konvolucijske mreže EfficientNet. Opisan je postupak kojim se dobiva osnovna mreža EfficientNet-B0 te metoda složenog skaliranja pomoću koje se generira familija EfficientNet mreža. Također opisan je problem pogoršavanja te arhitektura ResNet mreže, koja uvođenjem rezidualnog preslikavanja rješava spomenuti problem. Nadalje, definiran je fokusni gubitak te je opisana arhitektura RetinaNet detektora. Na kraju je opisan postupak kojim je...
-
-
Klasifikacija srčanih bolesti na temelju EKG signala uz pomoć strojnog učenja podržanog evolucijskim računarstvom
-
Danijel Pavlek Cilj ovog završnog rada je upoznati se s najčešćim načinima za analizu signala u medicinskoj dijagnostici u svrhu prepoznavanja mogućih tegoba srca. Korišteni su modeli iz strojnog učenja, a isti su učeni numeričkim i stohastičkim metodama. Za klasifikaciju su odabrani stroj s potpornim vektorima i neuronska mreža, a učenje njihovih parametara je izvedeno algoritmima evolucijskog računanja: genetski algoritam, evolucijska strategija, kao i neuro-evolucija rastućih topologija....
-
-
Klasifikacija srčanih ritmova iz snimaka 12-kanalnog elektrokardiograma
-
Marko Barišić Kardiovaskularne bolesti najrašireniji su i najčešći uzrok smrti na svijetu. Razvoj sustava za klasifikaciju srčanih ritmova iz snimaka rada srca ima široku mogućnost primjene. U ovom završnom radu istražuje se područje kardiologije, analize signala te strojnog učenja. Domensko znanje iz kardiologije ključno je za uspješno pronalaženje i izvlačenje značajki iz snimke EKG-a. Istražuju se algoritmi za analizu snimke signala EKG-a: Pan-Tompkinsov algoritam za pronalazak QRS...
-
-
Klasifikacija srčanih ritmova iz snimaka 12-kanalnog elektrokardiograma koristeći kombinaciju pristupa dubokog učenja
-
Marko Barišić Uobičajeno je da se signali elektrokardiograma (EKG) zapisuju i motre kroz određeni vremenski period i konačno ih analizira stručnjak. Automatska klasifikacija srčanih ritmova ima potencijal poboljšati dijagnostiku. U ovom radu istražuje se korištenje učenja iz reprezentacije snimaka EKG-a za klasifikaciju srčanih ritmova. Skup podataka se sastoji od pet srčanih ritmova i kreiran je od baza podataka CPSC, CPSC-Extra i The Georgia 12-lead ECG Challenge Database. Koristi se...
-
-
Klasifikacija stresa metodama strojnog učenja temeljena na biomedicinskim vremenskim nizovima s prijenosnog uređaja
-
Florijan Sandalj U ovom radu korišteni su algoritmi strojnog učenja za klasifikaciju biomedicinskih signala u neurološka stanja stresa. Korišten je javno dostupan skup podataka Non-EEG Dataset for Assessment of Neurological Status [1]. Opisan je način na koji su podaci prikupljani i kako su transformirani u željeni oblik. Objašnjene su ideje i standardne metode strojnog učenja Proučavan je manji skup algoritama strojnog učenja i to preciznije, klasifikacije: stabla odluke, naivni Bayesov...
-
-
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...
Pages
