Završni radovi | Repozitorij FER-a

: Postupci odabira značajki; Josip Renić
U ovom radu opisana su tri filtarska postupka odabira značajki: symmetrical uncertainty, ReliefF i ChiSquare. Pokušali smo odgovoriti na pitanja kako, zašto i kada koristiti postupke. Za svaki postupak opisana je teorijska podloga, dan je primjer korištenje ili objašnjenje pseudokoda u svrhu shvaćanja i ispravne interpretacije dobivenih rezultata provedbom postupaka. Osim teorijskog objašnjenja načina rada postupaka provedena je implementacija triju postupaka. Implementirani postupci...

: Postupci odabira značajki i prikaza dokumenta za klasifikaciju teksta; Mihael Šafarić
S porastom količine digitalnih informacija raste i potreba za metodama klasifikacije teksta koje su učinkovitinije i u mogućnosti obraditi velike količine podataka. Iz tog razloga pozornost se sve više okreće metodama temeljenim na strojnom učenju. U ovom radu isprobane su metode koje koriste reprezentaciju dokumenta kao vreće riječi koje u prvom koraku rade odabir najznačajnijih značajki. Uz to, isprobane su i metode temeljene na neuronskim mrežama koje za pojedini dokument...

: Postupci optimiranja parsera za JSON programski jezik za razmjenu podataka; Marijan Matković
Ovaj rad istražuje metode optimizacije za parsiranje JSON-a, prevladavajućeg jezika za razmjenu podataka. Fokusira se na RapidJSON, JSON parser pisan u C++-u, iskazujući njegovu solidnu izvedbu za male i srednje velike datoteke, ali povećanu memoriju i vrijeme parsiranja za veće, složene datoteke. Unatoč prednostima, uključujući "in situ" parsiranje, RapidJSON je često bio nadmašen od strane MISON-a i Sparsera-a u testovima izvedbe. MISON, koristeći SIMD instrukcije za paralelno...

: Postupci pretraživanja slika matematičkih zadataka po sličnosti; Vlado Galić
Pretraživanje slika matematičkih zadataka po sličnosti je prilično zahtjevan i kom- pleksan problem. Mogli bismo ga usporediti s jednim poznatim problemom kao što je dohvat slike (engl. Image retrieval). Problem dohvata slike predstavlja izazov u ra- čunarskoj znanosti već dosta vremena i još nemamo neku generalnu metodu koja će raditi odlično za sve probleme dohvata slike. U ovom radu smo predložili metodu koja kombinira tekst i sliku, te smo pomoću suvremenih modela za...

: Postupci prilagodbe domeni za analizu sentimenta u tekstu; Matej Paradžik
Uobičajeni pristup izgradnji sustava za analizu sentimenta temelji se na klasifikaciji sentimenta korištenjem algoritama nadziranog strojnog učenja. Da bi takav sustav radio dobro, dokumenti, čiji sentiment će naučeni klasifikator predviđati, trebali bi biti iz iste domene kao i dokumenti na kojima je klasifikator učen. Umjesto skupog označavanja dokumenata za svaku novu domenu, moguće je iskoristiti postojeće označene dokumente iz neke druge domene i primijeniti neki postupak...

: Postupci rekolorizacije slika; Adi Čaušević
U ovome radu opisana su tri pristupa kolorizaciji crno-bijelih slika. Za sve pristupe kolorizacija korištene su umjetne neuroneke mreže, te je za svaki od modela predstavljena je arhitektura, način rada, rezultati, te mane i moguća poboljšanja modela i/ili procesa treniranja. Prije opisa modela pokrivene su osnove dubokoga učenja potrebne za razumijevanje opisanih modela.

: Postupci segmentacije objekata zadanih poligonalnom mrežom; Damjan Križaić
Ovaj rad proučava postupke segmentacije modela primjenjive u računalnoj grafici. Posebna pažnja je posvećena postupcima koji hijerarhijski analiziraju i segmentiraju modele zadane poligonalnom mrežom. Dodatno se proučavaju konteksti u kojima su ti postupci korisni i primjenjivi, s naglaskom na određivanje skeletne strukture i povezivanje segmentiranog modela sa skeletnom strukturom. Jedan od postupaka je programski implementiran i dobiveni rezultati su ocijenjeni.

: Postupci strojnog učenja za popravljanje točnosti klasifikacije manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka; Marko Josipović
Ovaj rad uspoređuje utjecaj postupaka za popravljanje točnosti i njihovih kombinacija na klasiﬁkaciju manjinskih klasa kod nebalansiranih skupova podataka. Za potrebe eksperimentalnog vrednovanja razvijena je web aplikacija. Na temelju rezultata eksperimentalnog vrednovanja donesen je zaključak da odabir postupaka za popravljanje točnosti ovisi o karakteristikama skupa nad kojim se obavlja klasiﬁkacija. Postupci ponovnog uzorkovanja koji su postigli najbolje rezultate nad skupovima...

: Postupci za korelaciju sigurnosnih uzbuna; Ivana Križić
Sustavi za otkrivanje napada (eng. Intrusion Detection Systems - IDS) nadziru mrežni promet te kada otkriju potencijalno zlonamjernu aktivnost izdaju sigurnosnu uzbunu. Problem upravljanja velikom količinom sigurnosnih uzbuna rješava se postupcima za korelaciju. Unutar ovog rada razvili smo sustav za korelaciju sigurnosnih uzbuna s ciljem otkrivanja sličnosti i uzročno-posljedičnih veza među uzbunama što je rezultiralo jasnijom slikom stanja računalnog sustava. Razvijeni sustav...

: Postupci za popunjavanje nedostajućih dijelova slike utemeljeni na difuziji; Andrijana Marinković
Cilj postupaka za popunjavanje nedostajućih dijelova slike (eng. image inpainting) je upotpuniti nedostajući dio slike drugim sadržajem tako da promatrač ne uoči promjenu na slici. Za to postoje različite metode, a u ovom radu podijeljene su na: tradicionalne metode i moderne metode utemeljene na dubokom učenju. Za svaku od metoda opisane su podvrste, a poseban naglasak stavljen je na metode utemeljene na difuziji koje nedostajući dio slike popunjavaju širenjem lokalnih značajki...

: Postupci za učenje asocijativnih pravila; Marin Smoljanić
Asocijativna pravila pogodna su za pronalaženje relacijskih odnosa između više varijabli u velikim skupovima podataka. Odnosi između varijabli, takozvana asocijativna pravila, izvode se u obliku implikacija AKO-ONDA. Najčešće korišteni algoritmi generiranja asocijativnih pravila su Apriori, FP-Growth, Tertius, Eclat i OPUS. U okviru ovog rada opisani su principi rada algoritama Apriori i FP-Growth te je opisan postupak implementacija algoritma Apriori unutar sustava za...

: Postupci za učenje klasifikacijskih pravila; Matija Haničar
Klasifikacijska pravila služe za klasifikaciju uzoraka, pri čemu model klasifikacije ostaje jasan čovjeku. U ovome radu objašnjena je klasifikacija, kao i klasifikacijska pravila. Obrađen je i algoritam klasifikacije RIPPER, teoretski ali i implementacijski. Implementirani algoritam uspoređen je s postojećim algoritmom dostupnim u biblioteci Weka.jar. Također, napravljeno je jednostavno grafičko sučelje koje omogućuje unos i obradu podataka.

Paginacija