Predviđanje rezultata kuglačkih utakmica primjenom metoda nadziranoga učenja

završni rad

• Naslov (engleski): Predicting the 9-pin bowling matches results using supervised learning methods
• Autor: Karlo Boroš
• Mentor: Luka Humski (mentor)
• Član povjerenstva: Luka Humski (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ana Šarčević (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Frano Škopljanac-Mačina (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-07-04, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Tema ovog rada bilo je stvoriti model za predviđanje rezultata kuglačkih utakmica, a pritom naučiti više o analizi zadanog podatkovnog skupa te baratanju istim. Cilj je svakako bio ostvariti predviđanja koja su približna stvarnima i za pojedinačne rezultate i za ekipne. Korišteno je prediktivno modeliranje kao širi skup. Preciznije, do rezultata se došlo pomoću metoda nadziranog učenja. Model je ostvaren u programskom jeziku R. Rezultati su zadovoljavajući. Predviđanje pobjednika utakmice je uspješno u prosječno 3 od 4 utakmice, a pojedinačni rezultati pripadaju prostoru unutar 5 %. Iako prostora za napredak ima, ovaj rad je pokazao kako kuglanje ipak ima konstantu koja se može iskoristiti za predikcije. Budući rad mogao bi se fokusirati na smanjenje pogreške i odstupanja, testiranje drugih metoda i slično, no metoda nadziranog učenja ispostavila se kao dobra metoda za predviđanje kuglačkih rezultata.

Sažetak (engleski)

The aim of this study was to create a model for predicting the outcomes of bowling matches while gaining a deeper understanding of analyzing the given dataset and handling it effectively. The ultimate goal was to achieve predictions that closely resemble the actual results for both individual and team matches. The chosen approach was predictive modeling, specifically utilizing supervised learning methods and the R programming language as the primary tool. The prediction of match winners was successful in approximately 3 out of 4 matches, and individual scores fell within a 5 % margin. Although there is room for improvement, this study demonstrated that predictive methods can be applied to a sport such as bowling. Future research could focus on reducing errors in individual predictions, exploring alternative methods, and so on. Nonetheless, supervised learning has proven to be an effective approach for predicting 9-pin bowling match results.

• Ključne riječi: kuglanje; nadzirano učenje; prediktivno modeliranje; analiza podatkovnih skupova; programski jezik R
• Ključne riječi (engleski): 9-pin bowling; supervised learning; predictive modeling; data set analysis; R programming language
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:324775
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-07-13 09:57:28