Pages
-
-
Predviđanje mikrobioma tla metodama strojnog učenja
-
Marko Šandrk Razvojem novih metoda visokopropusnog sekvenciranja dolazi se do sve većih
količina genomskih i metagenomskih podataka. Za analizu tih podataka sve se češće
koriste i algoritmi strojnog i dubokog učenja.
Mikrobiom, zajednica mikroorganizama koja obitava u nekoj okolini jest ključni
stup života na Zemlji te bolje razumijevanje ovih zajednica može imati pozitivne učinke
od ljudskog zdravlja do ekonomije.
U sklopu rada razvijen je niz modeli dubokog učenja bazirani na nepotpunom...
-
-
Predviđanje mikroklimatskih parametara za primjenu u preciznoj poljoprivredi
-
Dora Kreković Predviđanje mikroklimatskih parametara, poput temperature, brzine vjetra i vlage, omogućuje planiranje i kontrolu poljoprivredne proizvodnje radi poboljšanja prinosa i kvalitete usjeva. U ovom radu dan je pregled metoda za predviđanje mikroklimatskih parametara koje na ulazu koriste vremenski označene tokove podataka ili tzv. vremenske serije podataka. Detaljno je objašnjen pojam vremenskih serija, kao i postupci njihove analize. Objašnjene su statističke metode prognoziranja...
-
-
Predviđanje napredovanja infekcije HIV-om na temelju sljedova virusne RNA
-
Toni Ivanković Zbog relativno velike vremenske složenosti algoritma poravnanja sljedova RNA, pojavljuje se potreba za alternativnim analizama koje se obavljaju u manjoj vremenskoj složenosti. Analiza k-mera iz slijeda RNA izdvaja moguće podnizove nukleotida te promatra uzorke u njihovom broju pojavljivanja. Za predviđanje traženog parametra korištena je duboka potpuno povezana umjetna neuronska mreža. Izazov u radu predstavljao je nebalansiran skup podataka za treniranje, u kojemu je instanci jedne...
-
-
Predviđanje osobnosti iz teksta usmjeravanjem jezičnih modela
-
Rino Čala Osobnost je karakteristično svojstvo koje pojedinca čini jedinstvenim u populaciji, a manifestira se kao skup oprečnih crta ličnosti. Kako je ono ključno za prepoznavanje i predikciju ljudskog ponašanja, sve se više istraživanja fokusira na izgradnju modela i pristupa za predikciju osobnosti iz teksta. Prateći najnovije pristupe temeljene na dubokom učenju, ovaj rad proučava predikciju osobnosti na temelju usmjeravanja jezičnih modela pomoću predložaka i skupa podataka PANDORA....
-
-
Predviđanje ponašanja korisnika temeljem obavijesti o događaju
-
Bruno Jagić U ovom radu prikazani su principi dohvaćanja, čišćenja, transformiranja, normalizacije i filtriranja podataka u svrhu pripreme za prediktivnu analizu. Prilikom čišćenja podataka nad istima se provodi analiza te se prikuplja znanje o njima kako bi se prediktivnom dijelu projekta moglo pristupiti što bolje i preciznije. Sljedeći korak u izgradnji prediktivnog modela su odabir i implementacija algoritma. Postoji nekoliko pristupa izgradnji prediktivnog modela, a u ovom radu fokus je...
-
-
Predviđanje potrošnje električne energije korištenjem analize vremenskih serija
-
Ana Vuković Rad se bavi analizom vremenskih serija i primjenom metoda strojnog učenja za predviđanje vremenskih serija, konkretno potrošnje električne energije. Detaljno se opisuju metode analize vremenskih serija, uključujući autokorelaciju, pomični prosjek, stacionarnost i dekompoziciju vremenskih serija. Dio rada istražuje primjenu metoda strojnog učenja za predviđanje vremenskih serija, gdje se opisuju inženjering značajki, strategije predviđanja, validacija modela strojnog učenja i...
-
-
Predviđanje potrošnje električne energije za potrebe vođenja i planiranja elektroenergetskog sustava na različitim razinama
-
Dominik Šekrst Predviđanje potrošnje električne energije je vrlo važna tema u elektroenergetici jer ima velik utjecaj na vođenje, planiranje i nadogradnju sustava. Za potrebe vođenja i planiranja elektroenergetskog sustava nužno je predvidjeti iznose i lokacije opterećenja koje će se povećati ili pojaviti u budućnosti. Zato se u ovom radu nastojalo u teorijskom dijelu opisati metode i trendove u kratkoročnom, srednjoročnom i dugoročnom predviđanju potrošnje električne energije. Također...
-
-
Predviđanje potrošnje električne energije zasnovano na modelima dubokog učenja
-
Sara Borzić Predviđanje potrošnje električne energije po satima je problem koji se može opisati kao sekvencijski jer se radi o nizovima potrošnje energije izmjerenima u razmacima od jednog sata. Upravo takvu problematiku sekvencijskih skupova podataka rješavaju modeli dubokog učenja bazirani na povratnim neuronskim mrežama. Kako u običnim povratnim neuronskim mrežama postoji problem otežanog korištenja dugoročne memorije, konstruirani su modeli ćelija s dugoročnim pamćenjem (engl. LSTM)....
-
-
Predviđanje preferenci odjevnih kombinacija
-
Luka Vranješ U ovom radu opisane su metode računalnog vida za rješavanje zadatka prepoznavanja. Naglasak u metodama računalnog vida je klasifikacija uz pomoć konvolucijskih neuronskih mreža. Detaljno je obrađen način rada i upotreba konvolucijskih neuronskih mreža na zadatku klasifikacije. Uz to objašnjen je način rada konvolucijske mreže na drugim zadatcima, kao što su detekcija objekata, semantička segmentacija i regresija. U radu je također opisan zadatak predviđanja preferencija nad...
-
-
Predviđanje proizvodnje električne energije solarnih elektrana pomoću dubokog učenja
-
Irena Kinder U ovom radu opisan je razvoj dubokog učenja kroz tri glavne faze istraživanja. Kronološki su navedeni napredci tijekom tih faza, kao i relevantni koncepti za današnje stanje tehnologije dubokog učenja. Nakon općeg pregleda, rad se bavi predviđanjem vremenskih serija, definirajući koncept i navodeći njegove različite primjene. Detaljno su opisani modeli dubokog učenja pogodni za predviđanje vremenskih serija. Uvod uključuje temeljno objašnjenje duboke unaprijedne mreže, njezin...
Pages
