Pages
-
-
Prepoznavanje i klasifikacija ostećenja na lopaticama vjetro-elektrane
-
Dorian Dončević U okviru ovog rada implementiran je model dubokog učenja YOLOv3-tiny za prepoznavanje i klasifikaciju oštećenja na lopaticama vjetroelektrane. Prikupljene fotografije korištene su za treniranje i testiranje modela te su na kraju prikazani rezultati kao i pregled mogućih poboljšanja.
-
-
Prepoznavanje i klasifikacija problema mentalnog zdravlja iz kratkog teksta višezadaćnim učenjem
-
Ivan Mršić Mentalno zdravlje danas je jedan od najvećih izazova u medicini. Stigma i diskriminacija sprečavaju ljude da dođu do i dobiju pomoć. Jedno od najčešćih mjesta za sudjelovanje u diskusijama i razgovorima su društveni mediji, a posebno Reddit. Ovaj rad opisuje duboki model višezadaćnog učenja za prepoznavanje i klasifikaciju osoba za jednu od pet duševnih bolesti iz korpusa. Rezultati se uspoređuju s modelima s jednim zadatkom, pokazujući poboljšanja rezultata i ukazujući na to...
-
-
Prepoznavanje i praćenje objekata u cestovnom prometu
-
Marija Vučemilo Ovaj rad bavi se prepoznavanjem i praćenjem objekata koji su neki od problema računalnog vida. Postoji mnogo algoritama koji se mogu iskoristiti za te zadatke, a jedan od njih je YOLO (engl. You Only Look Once). Posljednja verzija modela YOLO, koja je ujedno najbrža i najtočnija, je YOLOv8. U ovom radu, bilo je potrebno trenirati i validirati model YOLOv8 na slikama i videozapisima iz cestovnog prometa. Prije treniranja, bilo je potrebno stvoriti skup podataka s označenim slikama. Nakon...
-
-
Prepoznavanje i segmentacija objekata u slikama korištenjem dubokog učenja
-
Luko Lulić U suvremenom maloprodajnom sektoru, visoka konkurencija potiču optimizaciju prodaje, pri čemu sadržaj polica igra ključnu ulogu u zadovoljstvu kupaca. Tradicionalne metode popisa proizvoda su radno intenzivne i sklone pogreškama, pa se javlja potreba za automatiziranim rješenjima. Ovaj rad istražuje razvoj sustava računalnog vida za automatsku detekciju proizvoda, koristeći algoritme za usklađivanje značajki na slikama i 3D modele objekata. Uspoređuje se učinkovitost ovih metoda...
-
-
Prepoznavanje imenovanih entiteta adresa
-
Helena Čeović Cilj ovog diplomskog rada je razvoj modela visoke točnosti za prepoznavanje imenovanih entiteta adresa. Izazovi uključuju raznolikost, dvosmislenost i kompleksnost entiteta adrese. Različite arhitekture modela korištene za treniranje klasifikatora su jednostavniji modeli logističke regresije i algoritam slučajnih šuma te složeniji model temeljen na dvosmjernoj povratnoj neuronskoj mreži s dodatnim slojem koji sadrži uvjetovana slučajna polja (BiLSTM-CRF) i implementiran je pomoću...
-
-
Prepoznavanje imenovanih entiteta u korisničkim životopisima
-
Filip Prevendar Prepoznavanje imenovanih entiteta u korisničkim životopisima
U ovom radu se razmatra izgradnja sustava za pronalaženje imenovanih entiteta kao što su imena, mjesta, datumi, e-mail adrese i web adrese u životopisima pisanim u slobodnom obliku. Detaljnije se razmatra pristup nadgledanim strojnim učenjem i klasifikacijski modeli stabala odluke i Bayesovih klasifikatora. Na kraju je dano programsko ostvarenje tih modela u programskom jeziku python, te su uspoređeni rezultati
Ključne...
-
-
Prepoznavanje instrumenata u zvukovnim zapisima primjenom dubokih neuronskih mreža
-
Ino Odak Ovaj diplomski rad bavi se klasifikacijom glazbenih instrumenata unutar zvučnih zapisa, s posebnim naglaskom na polifone glazbene snimke u kojima više instrumenata svira istovremeno. U teorijskom dijelu rada obrađuje se povijesni razvoj domene klasifikacije zvučnih zapisa, klasifikacije glazbenih zvučnih snimki i algoritme koji su se pokazali uspješnima. Dodatno, u radu su opisane razne metode podatkovnih augmentacija, kao i tehnike izdvajanja značajki iz zvučnih zapisa. Praktični...
-
-
Prepoznavanje internetskog nasilja pomoću strojnog učenja
-
Ana Zaninović Ova teza ima za cilj analizirati podatke s društvenih mreža i prepoznati sadržaj koji uključuje vršnjačko nasilje. Prvo je nad korištenim datasetom provedena analiza emocija uporabom skupova podataka NRC Emotion Intensity Lexicona (NRC EIL) za otkrivanje distribucije emocija. Korišteni skupovi podataka sastoje se od uzoraka teksta prikupljenih s različitih društvenih mreža, zajedno s odgovarajućim oznakama koje ukazuju na prisutnost različitih čimbenika koji uključuju...
-
-
Prepoznavanje konteksta slika pomoću dubokog učenja
-
Shimun Matić Ljudska želja za napretkom i automatizacijom svakog posla ljudske djelatnosti zahtijevala je od računala njihovo shvaćanje okoline koje promatraju. Računalno shvaćanje vizualnih informacija svodi se na prepoznavanje konteksta slika. Takve mogućnosti računala su dobila tek razvitkom dubokog učenja, posebice razvitkom prvih konvolucijskih mreža 90-ih godina dvadesetog stoljeća.
Najjednostavnije prepoznavanje konteksta slike vrši se pomoću klasifikacije slike, metode koja pomoću...
-
-
Prepoznavanje lažnih vijesti metodama obrade prirodnog jezika i strojnog učenja
-
Marija Šokčević Lažne vijesti predstavljaju ozbiljan problem u današnjem digitalnom dobu. Brzo širenje dezinformacija može imati negativne posljedice kao što su: narušavanje povjerenja prema medijima, izazivanje konfuzije javnosti ili poticanje mržnje. Tradicionalni načini provjere autentičnosti vijesti često su nedovoljni za suočavanje s velikim brojem lažnih vijesti koje se šire putem interneta. Uvođenje algoritama za obradu prirodnog jezika i modela strojnog učenja omogućuje nam da...
-
-
Prepoznavanje lica korisnika za primjene u pametnom uredu
-
Karlo Ježić U ovom radu prikazane su tehnologije i algoritmi koji su danas primjenjivi za rješavanje problema prepoznavanja lica te odabrane tehnologije i implementacija sustava koji omogućuje osobi ulazak u pametni ured na temelju prepoznavanja njegovog lica iz struje videa. Sustav koristeći metode strojnog i dubokog učenje detektira lice, prepoznaje njegove ključne značajke te na temelju njih izrađuje 128-dimenzionalno polje koje uspoređuje s prije izrađenim poljima „poznatih lica“ iz...
Pages
