Paginacija
-
-
Predviđanje kvalitete stereoskopskih slika uporabom 2D mjera kvalitete
-
Nikola Čuljat Razvoj postupaka za objektivno vrednovanje kvalitete 3D slike je od velikog značaja za 3D sustave jer se uporabom tih mjera mogu izbjeći skupa i dugotrajna subjektivna ispitivanja kvalitete slike. U radu je potrebno obraditi temeljne objektivne mjere za ocjenu kvalitete slike u 2D sustavima koje pokazuju visok stupanj korelacije s rezultatima subjektivnih ispitivanja. Objasniti specifičnosti 3D slike u odnosu na 2D slike i definirati parametre koji određuju kvalitetu u 3D sustavima....
-
-
Predviđanje kvara mrežnih pristupnih uređaja zasnovano na analizi vremenskih nizova
-
Mislav Magerl U ovom radu napravljena je analiza skupa podataka koji sadrži mjerenja i kvarove mrežnih pristupnih uređaja. Proučeni su razni načini analize tog skupa metodama strojnog učenja i analize vremenskih nizova. Proučeni su i opisani načini analize obrađenih vremenskih slijedova. Neke od metoda analize su algoritmi strojnog učenja te duboki modeli za analizu vremenskih slijedova. Obrada i analiza ostvarene su u programskom jeziku Python koristeći biblioteke Scipy, Tensorflow, Keras i...
-
-
Predviđanje kvarova robotske ruke pomoću nenadziranog strojnog učenja
-
Maša Burda Glavni cilj ovog projekta bio je utvrditi može li se sustav za održavanje predviđanjem kvarova primijeniti pomoću strojnog učenja na jednostavnom primjeru robotske ruke. Održavanje predviđanjem kvarova znači da bi algoritam trebao biti u stanju otkrivati anomalije u radu robotske ruke iz podataka prikupljenih sa senzora (na primjer, žiroskopa). Senzori su pričvršćeni na robotsku ruku i povezani bežičnim internetom, što omogućuje prikupljanje i pohranjivanje podataka. Model...
-
-
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...
Paginacija
