Mogućnosti strojnog učenja za potrebe Interneta stvari u pametnom gradu

završni rad

• Naslov (engleski): Possibilities of Machine Learning Solutions for Internet of Things in Smart City
• Autor: Jakov Knežević
• Mentor: Dina Šimunić (mentor)
• Član povjerenstva: Dina Šimunić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Krešimir Malarić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Tomislav Kos (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-06-16, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Ovaj rad prikazuje temeljne koncepte Interneta stvari, pametnog grada i strojnog učenja. U radu su navedeni problemi s kojima se susreću pametna energetika, pametni okoliš, pametni parking i pametni otpad. Za svaki od tih problema dana je preporuka za korištenje neke metode strojnog učenja za poboljšanje rezultata.

Sažetak (engleski)

This paper shows basic concepts on Internet of Things, smart city and machine learning. In this paper there are examples of issues that can be found in smart energy, smart environment, smart parking and smart waste. For each of these issues, it is given recommendation on which machine learning method should be used for solving those issues.

• Ključne riječi: Internet stvari; pametni grad; strojnog učenje; pametna brojila; pametne kante
• Ključne riječi (engleski): Internet of Things; smart city; machine learning; smart meters; smart bins
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:584565
• 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: 2023-10-11 09:18:31